我需要一段马氏距离法剔除异常样本的matlab代码
时间: 2023-11-18 20:03:00 浏览: 37
以下是使用马氏距离法剔除异常样本的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 假设数据存储在矩阵 X 中,每行表示一个样本,每列表示一个特征
% 矩阵 X 的大小为 m x n,其中 m 表示样本数,n 表示特征数
m = size(X, 1);
n = size(X, 2);
% 计算每个特征的均值和协方差矩阵
mu = mean(X);
Sigma = cov(X);
% 计算每个样本的马氏距离
D = zeros(m, 1);
for i = 1:m
x = X(i, :);
D(i) = sqrt((x - mu) * inv(Sigma) * (x - mu)');
end
% 计算马氏距离的平均值和标准差
mu_D = mean(D);
sigma_D = std(D);
% 剔除马氏距离大于 3 倍标准差的样本
idx = find(D > 3 * sigma_D);
X(idx, :) = [];
```
以上代码中,首先计算每个特征的均值和协方差矩阵,然后计算每个样本的马氏距离。接着计算马氏距离的平均值和标准差,并剔除马氏距离大于 3 倍标准差的样本。
相关问题
如何用Unscramble实现马氏距离法剔除异常样本
Unscramble是一个Matlab工具箱,它包含了很多用于数据处理、分析和建模的函数和工具。其中就包括计算马氏距离和剔除异常样本的函数。
要使用Unscramble计算马氏距离和剔除异常样本,可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入数据集
首先,需要将数据集导入到Matlab中。可以使用`importdata`函数或其他相关函数将数据集文件读取到Matlab中。
例如,以下代码可以从名为`data.csv`的CSV文件中导入一个数据集:
```matlab
data = importdata('data.csv');
```
2. 计算马氏距离
使用Unscramble中的`mahal`函数可以计算数据集中每个样本与均值的马氏距离。该函数的调用格式如下:
```matlab
d = mahal(data);
```
其中,`data`是一个包含多个样本的矩阵,`d`是一个向量,包含了每个样本与均值的马氏距离。
3. 剔除异常样本
根据马氏距离的定义,如果一个样本的马氏距离大于某个阈值,就可以将其视为异常样本。可以使用Unscramble中的`rmoutliers`函数来剔除异常样本。该函数的调用格式如下:
```matlab
clean_data = rmoutliers(data, 'mahal');
```
其中,`data`是原始数据集,`clean_data`是剔除异常样本后得到的新数据集。`'mahal'`表示使用马氏距离法进行异常样本剔除。
完整的代码示例如下:
```matlab
% 导入数据集
data = importdata('data.csv');
% 计算马氏距离
d = mahal(data);
% 剔除异常样本
clean_data = rmoutliers(data, 'mahal');
```
在这个例子中,我们首先使用`importdata`函数将名为`data.csv`的CSV文件导入到Matlab中。然后,使用`mahal`函数计算数据集中每个样本与均值的马氏距离。最后,使用`rmoutliers`函数剔除异常样本,得到一个新的、不包含异常样本的数据集`clean_data`。
需要注意的是,剔除异常样本的阈值需要根据具体情况进行调整,通常可以根据经验或者试验来确定。另外,剔除异常样本可能会影响数据集的分布和特性,需要谨慎使用。
马氏距离法matlab剔除异常数据
马氏距离法可以用于剔除异常数据。在Matlab中,可以使用以下代码示例来实现马氏距离法剔除异常数据:
```matlab
clc;
clear all;
load data0.txt % 读取数据
ave = mean(data0); % 计算均值
\[m, n\] = size(data0); % 获取数据矩阵的大小
xfc = cov(data0); % 计算协方差矩阵
delta = zeros(m, n); % 初始化差值矩阵
for i = 1:m
delta(i, :) = data0(i, :) - ave(1, :); % 计算样本与均值的差值
end
msjl = zeros(m, 1); % 初始化马氏距离矩阵
for i = 1:m
msjl(i, 1) = delta(i, :) / xfc * (delta(i, :)'); % 计算马氏距离
end
s = 0; % 初始化异常数据计数器
for i = 1:m
if msjl(i, 1) > 2.18 % 设置阈值,大于阈值的数据被认为是异常数据
s = s + 1; % 异常数据计数器加1
end
end
```
以上代码将计算数据矩阵的均值、协方差矩阵和马氏距离,并将大于阈值的数据标记为异常数据。你可以根据自己的数据和需求调整阈值和其他参数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [马氏距离 结合 卡方分布 异常点检测](https://blog.csdn.net/hltt3838/article/details/107934587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]