马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵

马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵是一种在统计学中的方法，用于计算多个变量之间的协方差矩阵。协方差矩阵是一个对称矩阵，表示各个变量之间的相关性。通过马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵，可以确定各个变量之间的相关性和影响程度。

在计算马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵时，需要使用马哈拉诺比斯距离公式。该公式为：

d(x,y) = \sqrt{ \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x}) (y_i - \bar{y}) }

其中，$x$和$y$分别为两个变量，$n$为变量数，$\bar{x}$和$\bar{y}$分别为变量的均值。

马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵的步骤如下：

计算各个变量的均值。
计算各个变量与均值之间的马哈拉诺比斯距离。
将马哈拉诺比斯距离排列成矩阵形式，即得到协方差矩阵。

马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵的优势在于其计算简单，适用于不同数量的变量。同时，它也可以用于检验多个变量之间的相关性，评估模型的稳定性和预测能力。在数据分析和机器学习领域中，马哈拉诺比斯距离反演协方差矩阵是一种非常重要的方法。

应用场景：

评估变量之间的相关性：通过计算协方差矩阵，可以确定各个变量之间的相关性和影响程度。
模型稳定性分析：协方差矩阵可以用来评估模型的稳定性和预测能力，从而优化模型参数。
数据分析：在数据分析和挖掘中，协方差矩阵可以帮助我们更好地理解数据特征和变量之间的关系，从而提高数据分析和决策的准确性。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云数据库TencentDB for TDSQL：

https://cloud.tencent.com/product/tdsql

腾讯云云数据库TencentDB for MySQL：

https://cloud.tencent.com/product/mysql

腾讯云云数据库TencentDB for PostgreSQL：

https://cloud.tencent.com/product/postgresql

腾讯云云数据库TencentDB for MariaDB：

https://cloud.tencent.com/product/mariadb

腾讯云云数据库TencentDB for Oracle：

https://cloud.tencent.com/product/oracle

腾讯云云数据库TencentDB for MongoDB：

https://cloud.tencent.com/product/mongodb

腾讯云云数据库TencentDB for Redis：

https://cloud.tencent.com/product/redis

腾讯云云数据库TencentDB for TiDB：

https://cloud.tencent.com/product/tidb

腾讯云云数据库TencentDB for GaussDB：

https://cloud.tencent.com/product/gaussdb

腾讯云云数据库TencentDB for PolarDB：

https://cloud.tencent.com/product/polardb

腾讯云云数据库TencentDB for Amazon RDS：

https://cloud.tencent.com/product/amazon-rds

腾讯云云数据库TencentDB for Amazon Aurora：

https://cloud.tencent.com/product/amazon-aurora

腾讯云云数据库TencentDB for Amazon Redshift：

https://cloud.tencent.com/product/amazon-redshift

腾讯云云数据库TencentDB for Amazon Neptune：

https://cloud.tencent.com/product/amazon-neptune

腾讯云云数据库TencentDB for Tencent Cloud Database for MySQL：

https://cloud.tencent.com/product/tencent-cloud-database-for-mysql

腾讯云云数据库TencentDB for Tencent Cloud Database for PostgreSQL：

https://cloud.tencent.com/product/tencent-cloud-database-for-postgresql

腾讯云云数据库TencentDB for Tencent Cloud Database for MongoDB：

https://cloud.tencent.com/product/tencent-cloud-database-for-mongodb

腾讯云云数据库TencentDB for Tencent Cloud Database for Redis：

https://cloud.tencent.com/product/tencent-cloud-database-for-redis

腾讯云云数据库TencentDB for Tencent Cloud Database for TiDB：

https://cloud.tencent.com/product/tencent-cloud-database-for-tidb

腾讯云云数据库TencentDB for Tencent Cloud

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

马氏距离 (马哈拉诺比斯距离) (Mahalanobis distance)

马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示点与一个分布之间的距离。...与欧氏距离不同的是，它考虑到各种特性之间的联系，本文介绍马氏距离相关内容。...此时我们期望在Q^T的作用下，Y 的向量表示中，不同维度之间是相互独立的，此时Y 的协方差矩阵应该是一个对角矩阵（除对角线元素外，其余元素均为0）。...而且事实上协方差矩阵本身就是半正定的，特征值均非负不相关与独立的问题：此处我们说明了变换后的向量之间相关系数为0，也就是向量之间不相关而事实上独立是比不相关更强的约束，不相关往往不能推出独立...但在高斯分布下，不相关和独立是等价的接下来我们对向量进行标准化当我们减去均值后，向量已经变成了0均值的向量，距离标准化仅差将方差变为1 在经历了Y=Q^TX变换后，Y的协方差矩阵已经成为了对角阵

1.6K2 1

详解马氏距离中的协方差矩阵计算（超详细）

二、马氏距离（Mahalanobis Distance） 1.定义马氏距离(Mahalanobis distance)是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C....对于一个均值为μ，协方差矩阵为Σ的多变量行向量x（设x有m个分量，且每个分量都是n维列向量），其马氏距离矩阵为：其中可以发现，(x-μ)T是m×n矩阵，Σ是n×n矩阵，(x-μ)...是n×m矩阵，所以DM(x)是m×m矩阵，衡量的是向量x不同分量两两之间的马氏距离。...2.马哈拉诺比斯距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ 的样本点x与y的差异程度：假设x,y都是3维向量，那么由于(x-y)T是1×3矩阵，Σ的逆是3×3矩阵（因为这里我们的数据点有...3.两个样本点的马氏距离计算示例： Matlab计算协方差矩阵验算（矩阵a的列代表属性，行代表样本点）：得到协方差矩阵后，我们就可以计算出v和x之间的马氏距离了： Matlab验算:

2.9K2 0

机器学习实战总结(1) K-邻近算法

3.2 曼哈顿距离 ? 3.3 余弦相似度 ? 3.4 Levenshtein距离莱文斯坦距离，又称Levenshtein距离，是编辑距离的一种。...= b[0]), lev(a[1:], b)+1, lev(a, b[1:])+1) 3.5 JACCARD DISTANCE 雅卡尔指数，又称为并交比、雅卡尔相似系数，是用于比较样本集的相似性与多样性的统计量...3.6 MAHALANOBIS DISTANCE 马哈拉诺比斯距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯 (英语)提出的，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。...si为xi的标准差，如果协方差矩阵为单位矩阵，马哈拉诺比斯距离就简化为欧氏距离。...p取1或2时的明氏距离是最为常用的，p=2即为欧氏距离，而p=1时则为曼哈顿距离。当p取无穷时的极限情况下，可以得到切比雪夫距离。

8673 0

聚类方法学习总结

（2）马哈拉诺比斯距离（马氏距离）（3）相关系数（4）余弦相似度 2）类与类之间的距离（1）最短距离或单连接（2）最长距离或完全连接（3）中心距离：两个类中心的距离。...m维特征样本和样本的闵可夫斯基距离： p=1时为曼哈顿距离： p=2时为欧氏距离：时为切比雪夫距离：（3）马哈拉诺比斯距离（马氏距离）另一种常用的相似度，考虑各个特征之间的相关性并与各个特征的尺度无关...马氏距离越大相似度越小。样本集合X的协方差矩阵为S，m维特征样本和样本的马哈拉诺比斯距离： S为单位矩阵时，马氏距离就是欧氏距离，所以马氏距离是欧氏距离的推广。...matrix）类的样本协方差矩阵 3）类与类之间的距离类与类之间的距离D(p,q)，也称为连接。...2）聚合聚类需要预先确定的三个要素（1）距离或相似度：闵可夫斯基距离、马哈拉诺比斯距离、相关系数、夹角余弦。

1K1 0

数据科学中 17 种相似性和相异性度量(下)

⑨ 马氏距离马氏距离Mahalanobis是一种主要用于多变量统计测试的度量指标，其中欧氏距离无法给出观测值之间的实际距离。它测量数据点离分布有多远。来自平均值的具有相同 ED 值的两个点。...因此，引入了马哈拉诺比斯度量来解决这个问题。 Mahalanobis 度量试图降低两个特征或属性之间的协方差，因为您可以将之前的图重新缩放到新轴。...然后我们可以使用欧几里得距离，它给出了与前两个数据点之间的平均值的不同距离。这就是马哈拉诺比斯指标的作用。两个物体 P 和 Q 之间的马氏距离。其中C表示属性或特征之间的协方差矩阵。...现在评估协方差矩阵，其定义二维空间中的协方差矩阵如下：其中 Cov[P,P] = Var[P] 和 Cov[Q,Q]= Var[Q]，以及两个特征之间的协方差公式：因此，两个物体 A 和 B 之间的马哈拉诺比斯距离可以计算如下...：除了其用例之外，马哈拉诺比斯距离还用于Hotelling t 方检验[2]。

2.3K2 0

机器学习（二十）贪心学院ML训练营学习1 -KNN算法

3 常见距离公式 3.1 欧式距离 ? 3.2 曼哈顿距离 ? 3.3 余弦相似度 ? 3.4 Levenshtein距离莱文斯坦距离，又称Levenshtein距离，是编辑距离的一种。...= b[0]), lev(a[1:], b)+1, lev(a, b[1:])+1) 3.5 JACCARD DISTANCE 雅卡尔指数，又称为并交比、雅卡尔相似系数，是用于比较样本集的相似性与多样性的统计量...3.6 MAHALANOBIS DISTANCE 马哈拉诺比斯距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯 (英语)提出的，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。...si为xi的标准差，如果协方差矩阵为单位矩阵，马哈拉诺比斯距离就简化为欧氏距离。...p取1或2时的明氏距离是最为常用的，p=2即为欧氏距离，而p=1时则为曼哈顿距离。当p取无穷时的极限情况下，可以得到切比雪夫距离。

1.2K3 0

度量学习总结(二) | 如何使用度量学习处理高维数据？

它提供了基于对数行列式矩阵发散的框架，该框架能够有效地优化结构化的、低参数的马氏距离。马氏距离是一类具有良好泛化性质的距离函数。马氏距离推广了k近邻分类器等算法常用的标准平方欧氏距离。...直观地，马哈拉诺比斯距离通过缩放和旋转特征空间来工作，赋予某些特征更多的权重，同时结合特征之间的相关性。在数学上，该函数定义在由d×d正定矩阵参数化的d维向量空间上。...这使得马哈拉诺比斯距离函数能够在高维环境中被有效地学习、存储和评估。本文的技术贡献是计算两类结构化低参数矩阵的问题公式和结果算法：低秩表示和对角加低秩表示。...此外，ITML假设由正定矩阵A0参数化的基线马氏距离函数。...正式目标是学习由A参数化的马哈拉诺比斯距离，该距离具有到给定基线矩阵A0的最小LogDet散度，同时满足给定约束： LogDet目标函数D d(A|A0)是非负凸函数,当A=A0时,在没有约束的条件下最小化

1.6K2 0

聚类方法

马哈拉诺比斯距离：给定样本集合 XXX，X=(xij)m×nX = (x_{ij})_{m \times n}X=(xij)m×n，其协方差矩阵记作 SSS。...样本 xix_ixi 与样本 xjx_jxj 之间的马哈拉诺比斯距离 dijd_{ij}dij 定义为 dij=[(xi−xj)⊤S−1(xi−xj)]12d_{ij} = \left[ (x_i...当 SSS 为单位矩阵时，即样本数据的各个分量互相独立且各个分量的方差为 111 时，马哈拉诺斯比距离就是闵可夫斯基距离。...马哈拉诺比斯距离简称马氏距离，其考虑各个分量之间的相关性并与各个分量的尺度无关。马氏距离越大相似度越小，距离越小相似度越大。...距离或相似度可以是闵可夫斯基距离、马哈拉诺比斯距离、相关系数、夹角余弦。合并规则一般是类间距离最小，类间距离可以是最短距离、最长距离、中心距离、平均距离。

4153 0

博客 | 度量学习总结(二) | 如何使用度量学习处理高维数据？

它提供了基于对数行列式矩阵发散的框架，该框架能够有效地优化结构化的、低参数的马氏距离。马氏距离是一类具有良好泛化性质的距离函数。马氏距离推广了k近邻分类器等算法常用的标准平方欧氏距离。...直观地，马哈拉诺比斯距离通过缩放和旋转特征空间来工作，赋予某些特征更多的权重，同时结合特征之间的相关性。在数学上，该函数定义在由d×d正定矩阵参数化的d维向量空间上。...然而，在高维环境中，由于马氏距离函数与d×d矩阵的二次依赖性，学习和评估马氏距离函数的问题变得非常棘手。这种二次依赖性不仅影响训练和测试的运行时间，而且对估计二次参数的数量提出了巨大的挑战。 ?...这使得马哈拉诺比斯距离函数能够在高维环境中被有效地学习、存储和评估。本文的技术贡献是计算两类结构化低参数矩阵的问题公式和结果算法：低秩表示和对角加低秩表示。...此外，ITML假设由正定矩阵A0参数化的基线马氏距离函数。正式目标是学习由A参数化的马哈拉诺比斯距离，该距离具有到给定基线矩阵A0的最小LogDet散度，同时满足给定约束： ?

1K2 0

相似度与距离算法种类总结

Distance) 3.曼哈顿距离（Manhattan Distance） 4.切比雪夫距离（Chebyshev Distance） 5.马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance...(Manhattan Distance) 曼哈顿距离来源于城市区块距离，是将多个维度上的距离进行求和后的结果，如下： 4、切比雪夫距离(Chebyshev Distance) 切比雪夫距离起源于国际象棋中国王的走法...扩展到多维空间，其实切比雪夫距离就是当p趋向于无穷大时的明氏距离： 5、马哈拉诺比斯距离(Mahalanobis Distance) 既然欧几里得距离无法忽略指标度量的差异，所以在使用欧氏距离之前需要对底层指标进行数据的标准化...，而基于各指标维度进行标准化后再使用欧氏距离就衍生出来另外一个距离度量——马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance），简称马氏距离。...公式如下：定义：两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商 4、Jaccard相似系数(Jaccard Coefficient) 　Jaccard系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的个体间的相似度

1.3K4 0

聚类方法（Clustering）

|x_{ki} - x_{kj}|dij=kmax∣xki−xkj∣ ---- 马哈拉诺比斯距离：考虑各个分量（特征）之间的相关性，与各个分量的尺度无关，距离越大，相似度越小 dij=[(xi...−xj)TS−1(xi−xj)]1/2,S为样本协方差矩阵d_{ij}=[(x_i-x_j)^TS^{-1}(x_i-x_j)]^{1/2}, \quad S 为样本协方差矩阵dij=[(xi−xj...)TS−1(xi−xj)]1/2,S为样本协方差矩阵马氏距离是欧氏距离的推广。...xˉG)TA_G=\sum\limits_{i=1}^{n_G}(x_i-\bar x_G)(x_i-\bar x_G)^TAG=i=1∑nG(xi−xˉG)(xi−xˉG)T 类的样本协方差矩阵...聚合聚类需要预先确定三要素：（1）距离或相似度（闵可夫斯基距离、马哈拉诺比斯距离、相关系数、夹角余弦）（2）合并规则（类间距离最小，可以是最短距离、最长距离、中心距离、平均距离）（3）停止条件

9703 0

机器学习中“距离与相似度”计算汇总

马氏距离（Mahalanobis Distance）是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P....Mahalanobis）提出的，表示数据的协方差距离。有时也被称为马哈拉诺比斯距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。...对于一个均值为μ=(μ1,μ2,μ3,…,μp)**T，协方差矩阵为Σ的多变量向量x=(x1,x2,x3,…,xp)**T，其马氏距离为： ?...马氏距离也可以定义为两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的随机变量x与y的差异程度： ? 如果协方差矩阵为单位矩阵，马氏距离就简化为欧氏距离；如果协方差矩阵为对角阵，其也可称为正规化的欧氏距离。 ?...坐标轴扩展的量是协方差矩阵的逆的特征值（平方根），同理的，坐标轴缩小的量是协方差矩阵的特征值。所以，点越分散，需要的将椭圆转成圆的缩小量就越多。

3.3K1 0

kNN-Iris分类器（一）

欧式距离：马氏距离： S：样本协方差矩阵欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。...马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。...马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。...这里由于四个特征的单位都是cm，用欧式距离即可。（3）将距离从小到大排序，记录下距离测试样本最近的k个训练样本的类别。其中在类别个数比较中占优的类别=测试样本的类别。...针对这个问题我们用加权平均求距离的方法：加权平均：w=1/s 将距离的倒数作为权值加入类别投票的考虑中，距离近的权值大，距离远的权值小。

1.4K10 0

分类问题中的维度诅咒（下）

事实上，围绕原点（在超立方体的中心）的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下：设想一个表示2D特征空间的单位正方形。...如前所述，特征空间的角落中的实例比围绕超球面的质心的实例更难以分类。这由图11示出，其示出了2D单位正方形，3D单位立方体以及具有2 ^ 8 = 256个角的8D超立方体的创造性可视化： ?...结果，当特征空间的维度变为无穷大时，从采样点到质心的最小和最大欧几里德距离的差和最小距离本身的比率趋于为零： (2) ? 因此，距离测量开始丧失其在高维空间中测量差异的有效性。...由于分类器取决于这些距离度量（例如欧几里德距离，马哈拉诺比斯距离，曼哈顿距离），所以在较少维度空间中分类通常更容易，其中较少特征用于描述感兴趣对象。...作为示例，考虑由其平均和协方差矩阵参数化的高斯密度函数。假设我们在3D空间中操作，使得协方差矩阵是由6个唯一元素（对角线上的3个方差和非对角线上的3个协方差）组成的3×3对称矩阵。

1.2K1 0

python 获取英文人名翻译

汉纳；汉娜 Harden 哈登 Hargrove 哈格罗夫 Harlan 哈伦 Harley 哈利 Harry 哈里 Hare 黑尔 Hartley 哈特利 Haskins 哈斯金斯 Hastings...黑斯廷斯 Hanna 汉纳 Hanley 汉利 Hagan 黑根 Haines 海恩斯 Ham 哈姆 Hamlin 哈姆林 Hamm 哈姆 Hammer 哈默 Hand 汉德 Handy 汉迪 Hankins...莉奥诺 Leonora 莉奥诺拉 Leonie 莉奥妮 Martin 马丁 Martinez 马丁内斯 Mason 梅森 Matthews 马修斯 Mitchell 米切尔 Marshall 马歇尔...诺曼 Nash 纳什 Nicholson 尼科尔森 Norton 诺顿 Norris 诺里斯 Noel 诺埃尔 Nicholas 尼古拉斯 Neville 内维尔 Newby 纽比 Newell 纽厄尔...Nestor 内斯特 Nathan 内森 Nathaniel 纳撒尼尔 Nell 内尔 Nichol 尼科尔 Nelly 妮莉 Nora 诺拉 Norah 诺拉 Noreen 诺琳 Natalie 娜塔丽

1.7K2 0

如何推导高斯过程回归以及深层高斯过程详解

像Secondmind这样的初创公司；像卡尔·拉斯穆森（Carl Rasmussen），尼尔·劳伦斯（Neil Lawrence）和戴维·杜文诺（David Duvenaud）这样的著名学者都花了大量时间研究方法和发展该理论...为什么GP比DNN的更差呢对于那些不习惯处理长方程的人来说，推导和理解高斯过程的数学的确令人生畏，但在其核心，高斯过程只是对贝叶斯回归的扩展。现在，让我们进入高斯过程的数学解释!...预测是意味着f_bar * ,方差可以从协方差矩阵的对角获得Σ* 。请注意，计算平均值和方差需要对K矩阵进行反演，而K矩阵随训练点数的立方而变化。...结果，所使用的协方差矩阵将具有非零的特征值，但它们将非常非常接近，并且计算机的小的计算精度也开始起作用。这称为数值不稳定性。有多种解决方法： 1)在观测中添加噪声;也就是说添加??...协方差矩阵现在是低秩的，你可以很容易地反置非零特征值给你一个伪逆的协方差矩阵。要注意的是，你的不确定性基本上是零，因为你只有几个自由度，而且很明显有很多很多点。

2.2K1 0

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法23：kmeans聚类

相似度度量相似度或距离度量是聚类分析的核心概念。常用的距离度量方式包括闵氏距离和马氏距离，常用的相似度度量方式包括相关系数和夹角余弦等。...）：当时，闵氏距离也称为切比雪夫距离（Chebyshev Distance）：马氏距离马氏距离全称为马哈拉诺比斯距离（Mahalanobis Distance），即一种考虑各个特征之间相关性的聚类度量方式...给定一个样本集合，其协方差矩阵为，样本与样本之间的马氏距离可定义为：当为单位矩阵时，即样本的各特征之间相互独立且方差为1时，马氏距离就是欧式距离。...实现机器学习算法15：GBDT 数学推导+纯Python实现机器学习算法14：Ridge岭回归数学推导+纯Python实现机器学习算法13：Lasso回归数学推导+纯Python实现机器学习算法12：贝叶斯网络...数学推导+纯Python实现机器学习算法11：朴素贝叶斯数学推导+纯Python实现机器学习算法10：线性不可分支持向量机数学推导+纯Python实现机器学习算法8-9：线性可分支持向量机和线性支持向量机

1.2K4 0

深度学习+度量学习的综述

文献中的度量学习研究与马哈拉诺比斯距离度量直接相关。...训练样本X由N个d维向量组成，xi和xj之间的距离计算公式为马哈拉诺比斯距离： dM(xi, xj) 是一种距离度量，需满足非负性、不可辨别性恒等性、对称性和三角不等式。...因此，两个样本在变换空间中的欧几里得距离等于原始空间中的马哈拉诺比斯距离。这种线性变换体现了度量学习基础设施的现实。更好的数据表示能力有助于更准确的分类和聚类预测。...为解决这个问题，提出了基于马哈拉诺比斯度量的方法，将数据分类为传统的度量学习，将数据变换到具有更高判别力的新特征空间。然而，这些方法不足以揭示数据的非线性知识。...深度度量学习模型结合两个Siamese卷积神经网络和马哈拉诺比斯度量进行行人重新识别。

4611 0

【Scikit-Learn 中文文档】协方差估计经验协方差收敛协方差稀疏逆协方差 Robust 协方差估计 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

收敛协方差 2.8.1. 基本收敛尽管是协方差矩阵的无偏估计，最大似然估计不是协方差矩阵的特征值的一个很好的估计，所以从反演得到的精度矩阵是不准确的。...有时，甚至出现数学原因，经验协方差矩阵不能反转。为了避免这样的反演问题，引入了经验协方差矩阵的一种变换方式：shrinkage 。...这被称为协方差选择。在小样本的情况，即 n_samples 是数量级 n_features 或更小，稀疏的逆协方差估计往往比收敛的协方差估计更好。...计算最小协方差决定估计器后，可以根据其马氏距离（Mahalanobis distance）给出观测值的权重，这导致数据集的协方差矩阵的重新加权估计（”reweighting step(重新加权步骤)”...See Robust covariance estimation and Mahalanobis distances relevance 马氏距离（Mahalanobis distance），针对协方差估计器

3.3K5 0

全球历史大豆产量数据集

简介：全球历史粮食产量数据集是农业普查统计（粮农组织报告的国家产量统计数据）和卫星遥感（遥感反演的作物指数）的混合数据产品，大豆只有“主要（major）”生长季节。...美国：美国是全球最大的大豆生产国，主要集中在中西部的五大州：伊利诺伊州、艾奥瓦州、内布拉斯加州、明尼苏达州和南达科他州。 2....巴西：巴西是全球第二大大豆生产国，主要集中在南部地区，如马托格罗索州、里约格兰德州、巴拉那州等。 3. 阿根廷：阿根廷是全球第三大大豆生产国，主要集中在布宜诺斯艾利斯省、科尔多瓦省等地。 4....印度：印度是全球第五大大豆生产国，主要集中在中部和西部的马哈拉施特拉邦、马迪亚邦等地。

1641 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云