马氏距离matlab代码重点检测 介绍 高光的存在会导致在某些Computer Vision应用程序中产生错误结果，例如直方图均衡化，对象检测等。 已经开发了许多算法来检测和去除高光。 在这个项目中，我提出了一种基于马氏距离的非常简单有效的统计方法来进行高光检测。 性能评估是在具有不同上下文的65张图像中执行的。 如此获得的实验结果表明，所提出的技术是一种用于突出显示检测的有效工具，并且可能导致利用数字图像处理中的统计分析潜力的新替代方法。 入门 先决条件 Matlab R2014 目录 /代码/算法 / code / aux_codes /代码/方法 运行测试 Evaluation_algorithms.m 作者 达尼洛·佩纳（Danilo Pena）

主成分分析法代码与马氏距离计算代码

聚类马氏距离代码MATLAB 内容 YAN-PRTools matlab工具箱现在包括40种常见的模式识别算法： 特征处理 mat2ftvec ：将样本矩阵转换为特征矩阵 zscore ：功能归一化 pca ：PCA kpca ：KPCA LDA：LDA 分类 lr ：Logistic回归 softmax ：Softmax svm ：libsvm的包装 rf ：随机森林 knn ：K个最近的邻居 高斯：Matlab的分类函数包装器，包括朴素贝叶斯方法，拟合法线密度函数，马氏距离等方法。 boost ：具有树桩弱分类器的AdaBoost tree ：Matlab的树分类器的包装器 ann ：Matlab中的人工神经网络包装器 榆木：基本的极限学习机 回归 ridge ：岭回归 kridge ：内核岭回归 svr ：libsvm中的支持向量回归包装 simplefit ：包装Matlab的基本拟合函数，包括最小二乘，稳健拟合，二次拟合等。 套索：Matlab套索回归的包装 pls ：Matlab最小二乘回归包装器 步骤：Matlab的stepwisefit的包装 rf ：随机森林 ann

基于马氏距离剔除异常样本matlab代码.zip

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主要介绍了Python实现的计算马氏距离算法,简单说明了马氏距离算法原理,并结合实例形式分析了Python实现与使用马氏距离算法的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

类别 马氏距离（ward距离） 1 日本 2 澳大利亚、加拿大、英、德、意、南非、俄、法 3 巴西、印度、中 4 美国

计算光谱之间的马氏距离，达到聚类和模式识别的功能！

基于马氏距离的模糊c均值聚类算法（c++）

% explain：计算主成分得分的马氏距离 % Dis_out——马氏距离输出 % erase_xuhao——异常样本的序号 % erase_N——异常点的总数 % data——输入数据，行为样本，列为特征 % weight——阈值调整权重系数，Threshold=mean(D)+weight*标准差 %lmd——前n个主成分对应的方差