马氏距离计算高光谱波段相似性 python代码
时间: 2023-08-06 21:02:55 浏览: 65
下面是用Python计算高光谱波段相似性的马氏距离代码示例:
```python
import numpy as np
# 计算马氏距离
def mahalanobis_distance(x, y, cov):
x_mean = np.mean(x, axis=0)
y_mean = np.mean(y, axis=0)
diff = x_mean - y_mean
inv_cov = np.linalg.inv(cov)
md = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_cov), diff.T))
return md
# 读取高光谱数据
data = np.loadtxt('data.txt')
# 计算协方差矩阵
cov = np.cov(data.T)
# 按照一定的方式选择两个样本
x = data[0:100,:]
y = data[100:200,:]
# 计算马氏距离
md = mahalanobis_distance(x, y, cov)
print("马氏距离为:", md)
```
其中,`data.txt`是高光谱数据文件,`cov`是协方差矩阵,`x`和`y`是两个样本,`md`是计算得到的马氏距离。
相关问题
马氏距离python代码
马氏距离的Python代码可以如下实现:
```python
import numpy as np
import math
def mashi_distance(x, y):
x = np.array(x)
y = np.array(y)
diff = x - y
cov = np.cov(diff.T)
cov_inv = np.linalg.inv(cov)
res = math.sqrt(np.dot(np.dot(diff, cov_inv), diff.T))
return res
```
马氏距离计算协方差矩阵python实现
在Python中,可以使用NumPy库来计算协方差矩阵。下面是一个简单的示例代码:
```python
import numpy as np
def compute_covariance_matrix(data):
# 计算数据的协方差矩阵
cov_matrix = np.cov(data.T)
return cov_matrix
```
其中,`data`是一个二维数组,每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。函数`np.cov()`用于计算协方差矩阵,通过设置`data.T`将特征作为行,样本作为列。最后将计算得到的协方差矩阵返回。
你可以将自己的数据传递给`compute_covariance_matrix()`函数,它将返回数据的协方差矩阵。然后,你可以将该协方差矩阵作为参数传递给前面提到的马氏距离函数来计算马氏距离。