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：

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。

相关问题

求矩阵间点的马氏距离 matlab代码

在 MATLAB 中，可以使用 `mahalanobis` 函数计算两个矩阵之间的点的马氏距离。下面是一个示例代码：

% 加载数据
X = randn(100, 3); % 假设有两个矩阵 X1 和 X2，每个矩阵有 100 个样本，每个样本有 3 个特征

% 计算协方差矩阵
cov_matrix = cov(X); % 假设 X1 和 X2 具有相同的协方差矩阵

% 计算马氏距离
dist = mahalanobis(X1, X2, cov_matrix);

disp(dist);

上述代码中，我们首先生成了两个矩阵 X1 和 X2（这里使用了随机生成的数据）。然后，我们计算了两个矩阵的协方差矩阵（假设 X1 和 X2 具有相同的协方差矩阵）。最后，我们使用 `mahalanobis` 函数计算了 X1 和 X2 之间的马氏距离，并将结果打印出来。

请注意，`mahalanobis` 函数的输入参数包括两个矩阵和协方差矩阵。你需要根据你的实际情况将示例代码中的矩阵和协方差矩阵替换为你自己的数据。

将LLE中欧式距离改为马氏距离 matlab代码

在 MATLAB 中实现 LLE 算法时，可以通过修改距离度量来将欧式距离改为马氏距离。下面是一个示例代码：

% 加载数据
load('data.mat'); % 假设数据保存在名为 data.mat 的文件中

% 参数设置
k = 5; % 邻居数量
d = 2; % 降维后的目标维数

% 计算马氏距离
D = pdist2(data, data, 'mahalanobis');

% 构建权重矩阵
W = zeros(size(data, 1), size(data, 1));
for i = 1:size(data, 1)
    [~, indices] = sort(D(i, :));
    neighbors = indices(2:k+1); % 去除自身
    Z = data(neighbors, :) - repmat(data(i, :), k, 1);
    C = cov(Z);
    invC = inv(C);
    for j = 1:k
        Zj = data(neighbors(j), :) - data(i, :);
        W(i, neighbors(j)) = Zj * invC * Zj';
    end
    W(i, neighbors) = W(i, neighbors) / sum(W(i, neighbors)); % 归一化
end

% 计算局部坐标
M = eye(size(data, 1)) - W;
[eig_vec, ~] = eigs(M' * M, d + 1, 0);
eig_vec = eig_vec(:, 2:d+1); % 剔除最小特征值对应的特征向量
Y = eig_vec;

% 绘制结果
scatter(Y(:, 1), Y(:, 2));

上述代码中，我们首先计算了马氏距离矩阵 D，然后根据马氏距离构建了权重矩阵 W。接着，通过求解广义特征值问题，得到降维后的局部坐标 Y。最后，我们使用 scatter 函数绘制了降维结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能因数据集和需求而有所不同。在实际使用时，你可能需要根据自己的实验条件和数据集进行适当的调整和优化。