matlab 马氏距离 代码

以下是 MATLAB 中计算马氏距离的代码示例：

假设有两个向量 x 和 y，它们的协方差矩阵为 S，那么它们之间的马氏距离可以通过以下代码计算：

function d = mahalanobis_distance(x, y, S)
% 计算马氏距离
d = sqrt((x - y)' * inv(S) * (x - y));
end

其中，x 和 y 是两个向量，S 是它们的协方差矩阵。

相关问题

matlab马氏距离 代码

以下是求解马氏距离的Matlab代码：

% 定义两个样本
His1 = [3,4,5,6];
His2 = [2,2,8,4];

% 计算均值
U = mean([His1;His2]);

% 计算协方差矩阵
S = cov([His1;His2]);

% 计算逆矩阵
S_inv = inv(S);

% 计算马氏距离
D = sqrt((His1-His2)*S_inv*(His1-His2)');

% 输出结果
disp(['马氏距离为：',num2str(D)]);

其中，mean函数用于计算均值，cov函数用于计算协方差矩阵，inv函数用于计算逆矩阵，sqrt函数用于计算平方根，disp函数用于输出结果。

--相关问题--:
1. 什么是协方差矩阵？
2. 马氏距离有什么应用场景？
3. Matlab中如何计算矩阵的逆？

matlab 马氏距离

马氏距离是一种常见的距离度量方法，它可以用于衡量两个随机向量之间的相似性。在 matlab 中，可以使用 pdist 函数来计算一组向量之间的马氏距离。具体使用方法如下：

假设有一个 m 行 n 列的矩阵 X，其中每一行表示一个 n 维向量，可以使用以下代码计算 X 中任意两个向量之间的马氏距离：

D = pdist(X, 'mahalanobis');

其中，D 是一个长度为 m*(m-1)/2 的向量，表示 X 中任意两个不同向量之间的马氏距离。