用于近红外光谱的PCA结合马氏距离剔除异常值的matlab代码

以下是用于近红外光谱的PCA结合马氏距离剔除异常值的matlab代码示例：

% 导入数据集
data = importdata('data.mat'); % 替换为你的数据集

% 数据预处理
data = zscore(data); % 标准化数据

% PCA降维
[coeff,score,latent] = pca(data); % 得到主成分系数、得分和方差贡献率
n_components = 10; % 选择前10个主成分
data_pca = data * coeff(:,1:n_components); % 降维后的数据

% 计算马氏距离
mu = mean(data_pca); % 计算数据均值
covariance = cov(data_pca); % 计算数据协方差矩阵
dist = mahal(data_pca,mu); % 计算每个样本的马氏距离

% 剔除异常值
threshold = 3; % 设置阈值为3
data_clean = data(dist < threshold,:); % 剔除马氏距离大于阈值的样本

% 结果可视化
figure;
subplot(1,2,1);
scatter3(data(:,1),data(:,2),data(:,3));
title('原始数据');
subplot(1,2,2);
scatter3(data_clean(:,1),data_clean(:,2),data_clean(:,3));
title('去除异常值后的数据');

注意：在上述示例中，我假设你的数据集已经被存储在名为 `data.mat` 的文件中，并且每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。如果你的数据集不同，请相应地修改代码。另外，这只是一个示例，你可能需要根据自己的需求进行修改和调整。