matlab马氏距离 代码
时间: 2023-12-09 11:36:20 浏览: 111
以下是求解马氏距离的Matlab代码:
```matlab
% 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?
相关问题
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:
```matlab
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。
matlab 马氏距离样本剔除
MATLAB中的马氏距离样本剔除是一种基于马氏距离的数据异常值检测方法。马氏距离可以用于度量数据点之间的距离,它考虑了各个维度之间的相关性,因此可以更准确地评估数据点之间的距离。在使用马氏距离进行样本剔除时,我们首先需要计算数据集中每个数据点到其它数据点的马氏距离,并计算出每个数据点与其它数据点的平均马氏距离。然后,我们可以根据某个阈值来剔除那些与平均距离相差较大的数据点,这些数据点被认为是异常值。
在MATLAB中实现马氏距离样本剔除可以参考下面的代码示例:
```
% 生成一个100x5的随机矩阵
data = randn(100,5);
% 计算数据集中每个数据点到其它数据点的马氏距离
D = pdist2(data,data,'mahalanobis');
% 计算每个数据点与其它数据点的平均马氏距离
meanD = mean(D,2);
% 设置阈值为3,剔除那些与平均距离相差较大的数据点
idx = find(meanD < 3);
clean_data = data(idx,:);
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)