马氏距离matlab程序
时间: 2023-08-23 16:56:42 浏览: 56
当计算两个向量之间的马氏距离时,可以使用MATLAB的`pdist`函数。以下是一个示例程序:
```matlab
% 输入数据
X = [ 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
Y = [2 4 6; 8 10 12; 14 16 18];
% 计算马氏距离
D = pdist([X; Y], 'mahalanobis');
% 将得到的距离矩阵转换为方阵形式
D_square = squareform(D);
% 打印结果
disp(D_square);
```
在上面的示例中,两个3维向量矩阵X和Y被连接起来,并通过`pdist`函数计算它们之间的马氏距离。然后,通过`squareform`函数将得到的距离矩阵转换为方阵形式,最后将结果打印出来。
请注意,这只是一个简单的示例程序,您可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。同时,还可以使用`mahal`函数来计算两个向量之间的马氏距离。
相关问题
加权广义马氏距离matlab程序
加权广义马氏距离(Weighted Generalized Mahalanobis Distance)是一种常用的距离度量方法。下面是一个用MATLAB编写的加权广义马氏距离的程序示例。
```matlab
function dist = weightedMahalanobisDistance(X, Y, W, S)
% X和Y分别是两个样本点,W是权重向量,S是协方差矩阵
% 返回加权广义马氏距离
% 计算马氏距离
diff = X - Y;
mdist = sqrt(diff / S * diff');
% 计算加权马氏距离
dist = mdist * sqrt(W);
end
```
使用示例:
```matlab
% 样本点X和Y
X = [1, 2];
Y = [4, 6];
% 权重向量W和协方差矩阵S
W = [2, 1];
S = [3, 1; 1, 4];
% 调用函数计算加权广义马氏距离
dist = weightedMahalanobisDistance(X, Y, W, S);
disp(dist);
```
上述程序中,首先计算马氏距离,然后将其乘以权重向量的平方根,得到加权广义马氏距离。其中,马氏距离的计算使用了样本点之间的差值和协方差矩阵,通过矩阵运算和平方根计算得到。
马氏距离matlab代码
马氏距离是用于测量两个连续变量之间的距离,可以用以下Matlab代码实现:
```matlab
function d = mahal(x, mu, SIG)
% x是一个n维向量,mu是均值向量,SIG是协方差矩阵
% 返回x到mu的马氏距离
d = sqrt((x-mu)*inv(SIG)*(x-mu)');
end
```
其中,`x`是一个n维向量,`mu`是均值向量,`SIG`是协方差矩阵。函数返回`x`到`mu`的马氏距离。