在数据分析和机器学习领域，异常值的检测与处理是一项至关重要的任务。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，被广泛用于各种数据处理模型的构建。本压缩包中的代码是基于马氏距离（Mahalanobis Distance）实现的一种异常样本剔除方法。下面，我们将详细探讨马氏距离以及如何在MATLAB中应用它来识别并剔除异常样本。 马氏距离是一种统计学上的度量方式，用于衡量一个样本点与一个分布集的整体偏差。与欧几里得距离不同，马氏距离考虑了数据的协方差结构，因此更能反映变量间的相对关系。计算公式如下： \[ D_M(x) = \sqrt{(x-\mu)^T \Sigma^{-1} (x-\mu)} \] 其中，\( x \) 是待测样本向量，\( \mu \) 是总体样本的均值向量，\( \Sigma \) 是总体样本的协方差矩阵，\( \Sigma^{-1} \) 是协方差矩阵的逆。 在MATLAB中，我们可以通过以下步骤实现马氏距离的计算： 1. **数据预处理**：我们需要收集并整理数据，确保数据是完整的，且符合分析需求。这包括数据清洗、缺失值处理等。 2. **计算均值和协方差**：使用`mean()`函数计算数据的均值，`cov()`函数计算协方差矩阵。 3. **求协方差矩阵的逆**：使用`inv()`函数求协方差矩阵的逆。 4. **计算马氏距离**：根据上述公式，对每个样本点计算其马氏距离。MATLAB提供了向量化操作，可以方便地进行批量计算。 5. **设定阈值**：确定一个合适的阈值，用以区分正常样本和异常样本。通常，较大的马氏距离可能表示样本偏离整体分布较远，可能是异常值。 6. **剔除异常样本**：根据计算出的马氏距离，将超过阈值的样本标记为异常，并从原始数据集中剔除。 7. **验证与优化**：剔除异常值后，应重新评估模型性能，看是否有所提升。如果效果不佳，可能需要调整阈值或重新考虑数据处理策略。 这个压缩包中的"马氏距离法剔除异常样本可运行"文件，应该是一个包含完整流程的MATLAB脚本，用户可以直接运行以实现异常样本的检测和剔除。在实际使用时，需根据具体的数据集和项目需求进行适当的参数调整。 总结起来，马氏距离法是一种有效的异常值检测手段，尤其适用于多变量数据。通过MATLAB实现，可以方便地对数据进行处理，提高数据质量和模型的稳健性。在数据分析和机器学习项目中，正确地处理异常值有助于提升模型的预测能力和解释性，是提高模型性能的关键步骤之一。

马氏距离异常检测 马氏距离用于多变量异常检测的实现。 此仓库包含使用数据组件之间的马氏距离在多变量数据中创建阈值异常检测的功能。 点安装-i mahala-ad 改编自： :

聚类马氏距离代码MATLAB 变化检测 从流数据进行更改检测 这是用于流数据更改检测的MATLAB方法和代码的集合。 SPLL以以下方式运行： 给出了两个数据窗口作为输入参数。 窗口W1是一个矩阵N1-by-n，并包含由n个要素描述的N1个对象。 窗口W2是一个矩阵N2-by-n，包含由n个要素描述的N2个对象。 输入参数K确定在每个窗口中将搜索多少个群集（默认值为3）。 使用k-means（MATLAB统计工具箱）将每个窗口中的数据聚类为K个聚类。 计算W1中群集的协方差矩阵，并计算加权平均协方差矩阵S。 给定群集的权重与分配给该群集的对象数成正比。 根据具有协方差矩阵S的马氏距离，将W2中的每个对象分配给具有最均值的聚类。所有这些距离的平均值给出了SPLL标准的第一部分SPLL1。 第二部分SPLL2以相同的方式计算，但是窗口W1和W2被交换了。 最后，SPLL = max（SPLL1，SPLL2）。 使用卡方分布计算p值，如果p <0.05，则标记变化。 资料来源：Kuncheva LI，使用似然检测器的流式多变量数据的变化检测，IEEE知识和数据工程学报，2013,25（5），

聚类马氏距离代码MATLAB SDCOR 用于大规模数据集中局部离群值检测的可扩展的基于密度的聚类 作者： Sayyed-Ahmad Naghavi-Nozad，Maryam Amir Haeri和Gianluigi Folino 目录 抽象的： 本文提出了一种基于批量密度的聚类方法，用于大规模数据集中的局部离群值检测。 与众所周知的假定所有数据都驻留在内存中的传统算法不同，我们提出的方法具有可伸缩性，并且可以在有限的内存缓冲区范围内逐块处理输入数据。 在第一阶段建立一个临时的聚类模型； 然后，通过分析点的连续内存负载来逐步更新它。 随后，在可伸缩聚类结束时，获得原始聚类的近似结构。 最后，通过对整个数据集的另一次扫描并使用适当的标准，将偏远评分分配给称为SDCOR（基于可伸缩密度的​​聚类离群值比率）的每个对象。 对现实生活和综合数据集的评估表明，与需要将所有数据加载到内存中的最著名的传统基于密度的方法相比，该方法具有较低的线性时间复杂度，并且更加有效。 还有一些基于快速距离的方法，这些方法可以对磁盘中驻留的数据执行操作。 框架： 更详细地，所提出的方法包括三个主要阶段。 在第一阶段

可用于求马氏距离，生成马氏距离图像，可应用于人脸分割等领域。

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模式识别课程中，利用马氏距离原理进行地物影像分类，matlab运行代码

马氏距离matlab代码手势连续识别的比较研究 该存储库包含Matlab代码，用于与连续手势识别方法之间的比较： M1是一种使用高斯混合模型和高斯混合回归对手势建模并使用马哈拉诺比斯距离对每个手势进行概率分类的方法。 如果相关联的概率超过某些阈值，则将检测到手势实例。 SLOTH是一种使用长期短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）作为概率分类器的方法。 将随时间变化的概率行为与预期行为进行比较，以检测手势。 “ Data_Feeding”模块加载存储在data文件夹中的示例序列，对SLOTH的数据进行下采样，并根据滑动窗口技术提供两种方法。 每种方法的手势识别过程的结果都显示在一个绘图中。 已经在论文“使用模糊逻辑来增强人类运动图元的分类”中进行了介绍。 有关更多信息，请参考此出版物。 SLOTH已在论文“使用递归神经网络和可穿戴传感器进行的在线手势识别”中提出。 有关更多信息，请参考此出版物。 两种方法之间的比较研究结果已提交给意大利人工智能协会第17届国际会议。 作者 亚历山德罗·卡菲（AlessandroCarfì），部门。 DIBRISUniversitàdegli Stud

马氏距离matlab代码Distance_Algorithms_Datamining_Matlab Distance_Algorithms_Datamining_Matlab_Euclidean_Mahalanobis_Cossine_Entropy_Correlation_Covariance 在此代码中，我们具有所有列均为数字的样本数据集，然后计算距离算法。 计算所有行之间的欧几里得距离。 计算所有行之间的Mahalanobis距离。 计算所有列之间的余弦距离。 计算所有列之间的相关距离。 计算所有列之间的协方差距离。 每一列的熵。