在matlab中基于PCA和马氏距离的近红外光谱异常检测完整代码及操作

在MATLAB中，基于PCA (Principal Component Analysis) 和马氏距离(Mahalanobis distance) 的近红外光谱异常检测通常包括以下几个步骤：

首先，你需要有近红外光谱数据集。假设数据已经存储在变量`spectra`和`labels`（标记正常/异常样本）中。

% 加载并预处理数据
load('your_data.mat'); % 替换为你的数据文件名

% 分割数据为特征矩阵X和标签向量y
X = spectra'; % 数据转置以便于PCA
y = labels;

% 进行PCA降维
[coeffs, score, ~, explained] = pca(X);
num_components = min(size(X,2), 5); % 选择前几个主成分
X_pca = score(:,1:num_components);

% 计算协方差矩阵
cov_matrix = cov(X_pca);

% 简化协方差矩阵为半阵，用于计算逆
inv_cov_matrix = inv(cov_matrix);

% 计算每个样本的马氏距离
mahal_distances = sqrt(sum((X_pca - mean(X_pca)) .* inv_cov_matrix .* (X_pca - mean(X_pca)), 2));

% 找到异常样本索引
threshold = mean(mahal_distances) + std(mahal_distances); % 定义阈值
anomaly_indices = find(mahal_distances > threshold);

% 根据异常指数筛选出异常样本
anomaly_samples = X_pca(anomaly_indices, :);

这是一个基本的流程，实际应用可能需要根据你的数据特性调整参数，并添加可视化部分来更好地理解结果。