Advertisement

MATLAB源码精选-利用马氏距离剔除异常值代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本段MATLAB源码展示了如何运用马氏距离来识别并剔除数据集中的异常值，适用于各种多维数据分析场景。 MATLAB源码集锦：基于马氏距离剔除异常样本的代码

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB源码精选-利用马氏距离剔除异常值代码
    优质
    本段MATLAB源码展示了如何运用马氏距离来识别并剔除数据集中的异常值，适用于各种多维数据分析场景。 MATLAB源码集锦：基于马氏距离剔除异常样本的代码
     
  • 利用马氏距离法识别并剔除异常样本（MATLAB实现）
    优质
    本研究采用马氏距离方法在MATLAB环境中开发算法，有效识别和剔除数据集中的异常值，提升数据分析准确性。 马氏距离法剔除异常数据的MATLAB代码可以用来有效地识别并移除数据集中的离群点。这种方法基于统计学原理，利用协方差矩阵计算样本间的距离，特别适用于多维空间中处理相关变量的数据集。通过编写相应的MATLAB脚本，用户能够自动化这一过程，并提高数据分析的准确性和效率。
     
  • 马氏距离Matlab代码-Distance_Algorithms_Datamining_Matlab: Distance_Algo...
    优质
    本仓库提供多种基于Matlab的数据挖掘算法实现，特别是用于计算马氏距离的相关代码。适用于数据分析和模式识别等领域。 在提供的代码中，我们有一个样本数据集，其中所有列均为数字类型。该代码计算了多种距离算法： 1. 计算所有行之间的欧几里得距离。 2. 计算所有行之间的马氏距离（Mahalanobis）。 3. 计算所有列之间的余弦距离。 4. 计算所有列之间基于相关性的距离。 5. 计算所有列之间基于协方差的距离。 6. 每一列的熵也被计算出来。
     
  • 马氏距离的代码
    优质
    本代码实现计算两样本之间的马氏距离，适用于多维数据集中的相似性分析，支持各类协方差矩阵调整。 计算光谱之间的马氏距离可以实现聚类和模式识别的功能。
     
  • MATLAB剔除坏值_rar文件_MATLAB异常值_数据剔除_数据异常值
    优质
    本资源提供MATLAB代码和示例数据，用于检测并剔除数据中的异常值。涵盖多种统计方法与算法，帮助用户优化数据分析质量。 可以编写一个实用的MATLAB小程序来剔除数据中的异常值。
     
  • 马氏距离的MATLAB原生代码-ipinpin:ipinpin
    优质
    马氏距离的MATLAB原生代码项目提供了一种计算多元数据集中两点之间相似性的方法，即马氏距离的高效实现。本项目旨在简化用户在数据分析和统计学研究中的应用流程。作者：ipinpin。 马氏距离在MATLAB中的原始代码使用了第i阶统计量的基于置换的信息普遍性推断（即i-pinpin）。这是Hirose (2019) 提出的一种针对解码准确性的二级统计测试的MATLAB实现方法。iPinPin是Allefeld等人提出的“基于最小统计的排列基础流行推理”的扩展，后者发表在NeuroImage 2016年的一篇文章中。 i-PinPin提供了一种执行类似信息度量（如分类准确性、马氏距离和相似性指数等）组级别统计测试的方法。其实现代码为ipipi.m文件，并通过以下函数调用： [H, prob, stat] = ipipi(SD, PD, g_0, i, alpha, homogeneity) 其中，N表示参与者数量，Np代表每个参与者的排列数。 输入参数包括：SD（实验中的样本解码精度，Nx1矩阵），PD（排列解码精度，NxNp矩阵），g_0（患病率阈值，默认为0.5且范围在0到1之间），i（用于索引的第i阶统计信息，默认为1）以及alpha（设定的统计显著性水平）。
     
  • 马氏距离Matlab原代码-SODA_Python项目
    优质
    本项目提供了一个用Python实现的SODA算法版本，以及计算马氏距离的MATLAB原始代码。旨在简化异常值检测流程。 SODA_Python存储库包含一个SODA算法的Python版本，并且加入了一些距离指标。这些距离指标包括： - 离线模式下的震级： - 欧几里得：两点之间的直线距离。 - 马氏（Mahalanobis）：衡量一个多维空间中两个点的标准差差异，即一个点与另一个点之间有多少标准偏差的距离的多维度概括。 - Cityblock（曼哈顿/出租车）：在只能以直角移动的情况下计算两点之间的距离。 - 切比雪夫：沿任何坐标轴方向上两向量的最大绝对值之差。 - Minkowski：一种根据参数$p$推广其他类型的距离的度量方法，在此代码中使用的是$p=1.5$，具体而言： - $p=1 \rightarrow$ Cityblock - $p=2 \rightarrow$ 欧几里得 - $p=\infty \rightarrow$ 切比雪夫 - 堪培拉：Cityblock的加权版本，在计算两个向量之间的距离时，会将它们变量值绝对差除以这些变量值之和。这种度量方式对于靠近原点的点更敏感。 - 角度： - 余弦相异度：通过减去两向量之间夹角的余弦来衡量。 在线模式下的震级包括欧几里得（两点之间的直线距离）以及角度余弦相似性。
     
  • MATLAB数据处理与异常检测模型代码（基于马氏距离）.zip
    优质
    该资料包提供了使用MATLAB进行数据处理和异常检测的详细代码示例，特别聚焦于应用马氏距离方法。适合希望深入理解并实践统计学习技术的研究者和工程师使用。 MATLAB数据处理模型代码 基于马氏距离剔除异常样本代码.zip
     
  • 关于马氏距离的代码
    优质
    本代码实现计算两个多维数据点之间的马氏距离，适用于统计分析和模式识别中的相似性度量。 马氏距离是一种有效的计算两个未知样本集相似度的方法。
     
  • MATLAB中的异常值剔除，相关算法及源码（.zip）
    优质
    本资源提供MATLAB环境下处理数据集中的异常值方法，包含常用异常检测和剔除算法及其完整代码，便于研究与应用。下载包含示例数据和详细文档的.zip文件以深入学习。 异常值剔除MATLAB算法及matlab源码提供了用于处理数据集中异常值的工具和技术。这些资源帮助用户在数据分析过程中提高模型准确性和稳定性。通过使用提供的代码，可以有效地识别并移除对统计分析有负面影响的数据点。这有助于确保基于大数据集的研究和应用能够得到更加可靠的结果。