[Python] outlier 찾기, 마할라노비스 거리 계산 (실전)

 

마할라노비스 거리에 대한 설명은 이전 글 참조!

 

import numpy as np
from scipy.spatial import distance

넘파이와 마할라노비스 거리 계산을 위한 scipy 모듈을 추가한다

만약 에러가 나온다면 터미널에 pip install scipy로 모듈을 다운받는다.

 

X = np.zeros((len(dy_o),2))

for a in range(0, len(dy_o)):
    X[a][0] = a
    X[a][1] = dy_o[a]

마할라노비스 거리 계산하는 함수의 사용을 위해 데이터를 array 형태로 만들어주어야 한다.

나는 x,y를 가지는 2차원 배열 형태로 만들어 주기 위해 위처럼 작성하였다.

이미 가지고 있는 데이터 array인 dy_o갯수만큼의 행을 가진 영행렬로 초기화를 한 이후에 

x값은 index, y값은 데이터를 넣어준다.

(더 좋은 방법이 있다면 댓글로 알려주세요! - 파이썬 초보-)

print(X)해서 배열이 잘 들어갔는지 확인해준다.

 

X_cdist = distance.cdist(X, X, metric = 'mahalanobis')

print(X_cdist.shape)
print(X_cdist)

마할라노비스 거리 구하는 함수는 꽤 간단하다...

역시 파이썬...!

 

구해진 X_cdist를 출력해보니 61x61 shape의 배열이 출력되었다.

내가 초기에 가진 데이터 dy_o의 사이즈가 61개 였는데(61개의 점)

각각의 점으로부터의 모든 마할라노비스 거리가 계산된 것이다.

61*61이면 꽤나 큰 데이터라서..

이걸 어떻게 활용할지는 아직 고민중이다.

애초에 비선형적 데이터라서 이걸 쓰는게 맞는지도 의문이지만 일단 거리 구하는 방법을 정리해 놓으면 나중에 또 쓸모가 있겠지.

 

 

참고

Python에서 Mahalanobis 거리 계산 | Delft Stack

Python에서 Mahalanobis 거리 계산

R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend) :: [Python SciPy] 원소 간 거리 계산하기 (tistory.com)

[Python SciPy] 원소 간 거리 계산하기