inv(covariance)的matlab代码

在Matlab中，可以使用inv()函数计算矩阵的逆。因此，计算协方差矩阵的逆矩阵的代码如下：

covariance = [1 2 3; 2 5 6; 3 6 9]; % 协方差矩阵

inv_covariance = inv(covariance); % 计算协方差矩阵的逆矩阵

disp(inv_covariance) % 显示逆矩阵

以上代码中，covariance是一个$3 \times 3$的协方差矩阵，inv_covariance是其逆矩阵。可以使用disp()函数显示逆矩阵。注意，如果协方差矩阵不是可逆的，那么inv()函数将会抛出异常。

相关问题

马氏性检验matlab代码

根据提供的引用内容，我找到了两个与马氏距离相关的MATLAB代码示例。以下是这两个示例：

1. 马氏距离的高亮检测统计方法：

% 输入数据
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 计算协方差矩阵
covariance = cov(data);

% 计算协方差矩阵的逆矩阵
inverse_covariance = inv(covariance);

% 计算均值向量
mean_vector = mean(data);

% 计算马氏距离
mahalanobis_distance = mahal(data, mean_vector, inverse_covariance);

2. 马氏距离的计算公式代码表示：

% 输入数据
data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];

% 计算均值向量
mean_vector = mean(data);

% 计算协方差矩阵
covariance = cov(data);

% 计算马氏距离
mahalanobis_distance = sqrt((data - mean_vector) * inv(covariance) * (data - mean_vector)');

马氏距离的MATLAB代码

function d = mahalDist(X)
% MAHALDIST computes the Mahalanobis distance between each row of X and the mean of X
%
% Inputs:
% X - an n-by-p matrix of n observations of p variables
%
% Output:
% d - an n-by-1 vector of Mahalanobis distances
%
% Example:
% X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];
% d = mahalDist(X);

% Compute the mean of X
mu = mean(X);

% Compute the covariance matrix of X
C = cov(X);

% Compute the inverse of C
Cinv = inv(C);

% Compute the Mahalanobis distance between each row of X and the mean of X
n = size(X,1);
d = zeros(n,1);
for i = 1:n
d(i) = sqrt((X(i,:) - mu)*Cinv*(X(i,:) - mu)');
end

end