度量学习

基本动机：尝试学习出一个合适的距离度量

马氏距离： 

表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）

不同的度量学习方法针对不同目标获得“好”的半正定对称距离度量矩阵M，若M是一个低秩矩阵，则通过对M进行特征值分解，总能找到一组正交基，其正交基数目为矩阵M的秩，小于原属性数d,于是，度量学习学得的结果可衍生出一个降维矩阵P，能用与降维。

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