马氏距离异常样本剔除方法与代码实现

资源摘要信息:"该压缩包包含的文件涉及了基于马氏距离(Mahalanobis distance)来识别并剔除数据集中异常样本的Matlab代码实现。马氏距离是一种有效的度量方法，可以用来衡量一个多维数据点与一个数据集中心点之间的距离。它考虑了变量间的相关性，并且对数据的尺度变化是不变的，这使得它在异常检测中非常有用。 文件列表中的‘mashidistance.m’文件应该是Matlab脚本文件，它包含了计算马氏距离并基于这个距离来识别异常样本的算法。这个脚本文件可能是基于以下步骤实现的： 1. 计算数据集的均值向量和协方差矩阵，这两个统计量是评估马氏距离的关键。 2. 利用均值向量和协方差矩阵计算数据集中每个样本点的马氏距离。 3. 设置一个阈值，通常基于某种统计分布（例如卡方分布、t分布或其他分布），用以区分正常和异常值。 4. 比较每个样本点的马氏距离与该阈值，如果超出阈值，则认为是异常样本。 5. 返回剔除异常样本后的新数据集或标记出异常样本的索引。 ‘shuju.mat’文件很可能是一个Matlab保存的数据文件，它可能包含了原始数据集，即待分析的样本点。Mat文件是一种二进制文件格式，用于保存Matlab工作空间中的数据，这包括各种数据类型的变量，例如数组、矩阵、字符串、结构体等。 马氏距离在统计学和机器学习中有着广泛的应用，尤其是在异常检测、质量控制、图像识别等领域。通过识别出离群点，研究者可以更好地理解数据集的分布，从而对数据做出更加精确的分析和处理。 为了实现基于马氏距离的异常样本剔除，Matlab提供了一系列函数和工具箱，如内置函数‘mahal’可以用来计算马氏距离。除此之外，Matlab的统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中也包含了许多高级函数用于进行此类数据处理和分析。 在使用该代码之前，用户需要确保自己有足够的Matlab知识，理解数据预处理、异常检测以及马氏距离的基本概念。此外，用户还需要根据实际情况调整代码中的参数，例如阈值的设定，以达到最佳的异常检测效果。"