马氏距离判别程序matlab
时间: 2023-08-28 17:22:47 浏览: 73
马氏距离判别法是一种常用的模式分类方法,在Matlab中可以通过编写相应的程序来实现。以Matlab实现的马氏距离判别法为例,可以通过计算待分类样本与各个类别的均值向量的马氏距离来进行分类。具体步骤如下:
1. 准备数据:首先,需要准备已知类别的训练样本数据,每个样本的特征向量维度应相同。
2. 计算均值向量:对于每个类别的样本数据,计算其特征向量的均值,得到各个类别的均值向量。
3. 计算协方差矩阵:对于每个类别的样本数据,计算其特征向量的协方差矩阵,得到各个类别的协方差矩阵。
4. 计算马氏距离:对于待分类的样本,计算其与各个类别的均值向量之间的马氏距离。
5. 进行分类决策:根据计算得到的马氏距离,将待分类样本划分到距离最小的类别中。
通过以上步骤,可以实现在Matlab中使用马氏距离判别法进行模式分类。具体的实现细节和程序可以根据具体的数据和需求进行调整和编写。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [马氏距离判别法matlab-专业指导代码类资源](https://download.csdn.net/download/pengt05/32711006)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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