马氏距离matlab

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

相关问题

马氏距离matlab程序

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：

% 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。

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。