思痛

思痛

​ 事情是这样的，我本来想用python计算一下样本可分离度的。一般的做法呢，是在ENVI中有一个ROI separability的计算工具的，有基于J-M距离的。我一开始想：距离？这事儿容易啊，还有好多其他距离呢，我是不是可以都算一下，来比较比较，顺便写个总结啥的。

​ 好的，第一步，先了解J-M距离，它是基于马氏距离的。嗯，啥是马氏距离，看公式👇，噢~我好像有点儿明白...

​ 嗯，这好像是两堆点（两个样本）只有一个属性的情况，下面看看两堆点有多个属性的情况👇顿时，我傻掉了...

​ 痛定思痛，我决定先去重新学学线性代数。看看一个月后我能不能看懂...