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)');

相关问题

马氏距离法matlab剔除异常数据

马氏距离法可以用于剔除异常数据。在Matlab中，可以使用以下代码示例来实现马氏距离法剔除异常数据：

clc; 
clear all; 
load data0.txt % 读取数据

ave = mean(data0); % 计算均值
\[m, n\] = size(data0); % 获取数据矩阵的大小
xfc = cov(data0); % 计算协方差矩阵
delta = zeros(m, n); % 初始化差值矩阵

for i = 1:m
    delta(i, :) = data0(i, :) - ave(1, :); % 计算样本与均值的差值
end

msjl = zeros(m, 1); % 初始化马氏距离矩阵

for i = 1:m
    msjl(i, 1) = delta(i, :) / xfc * (delta(i, :)'); % 计算马氏距离
end

s = 0; % 初始化异常数据计数器

for i = 1:m
    if msjl(i, 1) > 2.18 % 设置阈值，大于阈值的数据被认为是异常数据
        s = s + 1; % 异常数据计数器加1
    end
end

以上代码将计算数据矩阵的均值、协方差矩阵和马氏距离，并将大于阈值的数据标记为异常数据。你可以根据自己的数据和需求调整阈值和其他参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [马氏距离 结合 卡方分布 异常点检测](https://blog.csdn.net/hltt3838/article/details/107934587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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