library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类，不需要 #######定义了一个计算函数型数据马氏距离的函数 Ma_distance <-function(data,M,H,param){ ###data:导入数据；M：B样条基个数；H：主成分个数；param:控制平滑程度 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度（原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基（原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) kneescores = kn.pcastr$scores ##主成分得分 lambda = kn.pcastr$varprop #lambda a=nrow(data) #获取样本个数 b=ncol(kneescores) #获取主成分个数 Mdis=matrix(0,nrow = a,ncol = a) for (i in 1:a) { for (j in 1:a) { l = as.matrix(kneescores[i,]-kneescores[j,]) #主成分得分的第i行-第J行，两个主成分得分向量相减得到的向量 dim(l) = c(1,H) #将向量l的维度由(1,t)设置为(1,H) b = 1/lambda #lambda的向量，维度为(1,H) dim(b)=c(H,1) #将向量lambda的维度改成(1,H) Mdis[i,j]=sqrt((l^2)%*%b) #矩乘 } } return(Mdis) } write.csv (Mdis, file ="D:/CPCI/D.csv")

这段代码定义了一个计算函数型数据马氏距离的函数 `Ma_distance`，并将计算结果保存到了 `Mdis` 变量中，但是在代码中并没有给出 `data` 变量的具体内容，所以无法直接运行。不过，根据代码的结构和函数的定义，可以看出 `data` 变量应该是一个数据框，其中每列都是一个函数的取值，每行是一个样本。另外，函数的参数 `M` 表示 B 样条基的个数，`H` 表示要保留的主成分个数，`param` 表示控制平滑程度的参数。函数的输出是一个矩阵，表示样本之间的马氏距离。在函数内部，首先使用 B 样条基平滑每个函数，并对平滑后的函数进行主成分分析，得到每个样本的主成分得分。然后计算每两个样本之间的马氏距离。