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马氏距离matlab

时间: 2023-07-13 15:06:57 浏览: 208

马氏距离matlab原代码-SODA_Python:SODA_Python

马氏距离matlab原始代码SODA_Python 该存储库包含一个SODA算法[1]的python版本。加上一些距离指标。距离指标离线模式 - 震级欧几里得：两点之间的直线；马氏（Mahalanobis）：一个点与另一个点之间有多少标准偏差的多维概括； Cityblock：两个向量只能以直角移动时的距离（出租车/曼哈顿）；切比雪夫（Chebyshev）：沿任何坐标维度的两个向量之间的最大差异； Minkowski：取决于参数$ p $的其他距离的推广（在此代码中$ p = 1.5 $）： p = 1 $ \ rightarrow $ cityblock; p = 2 $ \ rightarrow $欧几里得; p = $ \ infty $ $ \ rightarrow $ chebyshev。堪培拉：Cityblock的加权版本，区别在于两个对象的变量之间的绝对差除以求和之前的绝对变量值之和。对于接近原点的点更敏感。 -角度余弦相异度：是一个减去两个向量之间夹角的余弦在线模式 - 震级欧几里得：两点之间的直线； -角度余弦相异度：是一个减去两个向量之间夹角的

Matlab中可以使用pdist函数来计算马氏距离。该函数的语法如下： ``` D = pdist(X,'mahalanobis') ``` 其中，X是一个n-by-p的矩阵，表示有n个p维向量；D是一个n*(n-1)/2的向量，表示矩阵X中两两向量之间的马氏距离。需要注意的是，pdist函数默认使用欧几里得距离（'euclidean'）计算距离。如果要使用马氏距离，则需要通过第二个参数来指定距离类型为'mahalanobis'。此外，使用马氏距离还需要提供协方差矩阵，该矩阵可以通过cov函数计算得到。例如： ``` X = randn(100,3); % 生成100个3维随机向量 C = cov(X); % 计算协方差矩阵 D = pdist(X,'mahalanobis','cov',C); % 计算马氏距离 ```

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