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最近、品質工学などにおいて、品質の評価基準として
マハラノビス距離
(もしくはマハラノビス・タグチ・メソッドなどと呼ばれている)
をよく耳にします。
これを、複雑な現象のパターン認識に応用するときの、
長所と短所など、できれば詳しい特徴などを交えて
教えていただきたいのですが。
例えばニューラルネットワークと比べて
どういった違いがあるのかなど。
知っている方、おられたら、
簡単でもいいのでお願いします。

A 回答 (1件)

「マハラノビスの汎距離」については、以下のURL(メールマガジンですが)が役に立つでしょう。


http://www.techno-con.co.jp/mailmag/tmm-back-num …
http://www.techno-con.co.jp/mailmag/tmm-back-num …

また「ニューラルネットワーク」との違いについては、「データマイニング」自体を考えてもらわないといけません。こちらをじっくり見て下さい。
http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/csm_flow.html
http://www5.ocn.ne.jp/~shinya91/csm/csm_method.h …
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この回答へのお礼

ありがとうございました。
参考にさせていただきました。

お礼日時:2001/02/02 12:39

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