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MATLAB数据处理与异常检测模型代码（基于马氏距离）.zip

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简介：
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

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  • MATLAB数据处理与异常检测模型代码（基于马氏距离）.zip
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    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
     
  • 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
     
  • 马氏距离Matlab代码-Distance_Algorithms_Datamining_Matlab: Distance_Algo...
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    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
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    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。
     
  • 关于马氏距离的代码
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    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。
     
  • 基于PCA和马氏距离的py代码
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    这段Python代码实现了基于主成分分析(PCA)和马氏距离的数据降维与分类功能，适用于数据分析和模式识别任务。 对光谱数据进行PCA主成分分析后，根据贡献率降维，并计算马氏距离和欧式距离。
     
  • 马氏距离的MATLAB原生代码-ipinpin:ipinpin
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    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
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    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。
     
  • 基于主成分分析与马氏距离的轴承故障检测源代码
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    本项目提供了一种轴承故障检测方法的源代码实现，结合了主成分分析（PCA）和马氏距离技术，有效提升故障识别准确率。 主成分分析（PCA）结合马氏距离用于轴承异常诊断的实现主要依赖于numpy和sklearn库。该方法使用NASA声学和振动数据库中的数据集，并对原始数据进行预处理和聚合，以观察后期故障导致的振动信号变化。具体来说，采用前期较短正常时间段的数据作为训练数据，而后续的所有数据则用作测试数据。通过PCA提取主成分后，可以可视化马氏距离分布，并将其与阈值比较来进行异常诊断。
     
  • Matlab普氏分析异常检测代码-Abnormal-Detection
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的普氏分析异常检测代码，适用于数据分析和故障排查场景。通过统计学方法识别数据集中的离群点，帮助用户快速定位问题区域。 MATLAB普氏分析代码异常检测学习资源（也称为“异常检测”）是一个令人兴奋且充满挑战的领域，其目的在于识别与常规数据分布存在偏差的偏远对象。异常检测在许多关键领域中至关重要，例如信用卡欺诈分析、网络入侵检测和机械单元缺陷检测等。该存储库收集了以下内容： - 书籍和学术论文 - 在线课程和视频 - 离群数据集 - 开源及商业图书馆/工具包 - 关键会议与期刊 更多项目将陆续添加至存储库中，欢迎通过提出建议、提交请求等方式提供其他关键资源。 目录： 1. 书籍和教程 1.1 图书 Charu Aggarwal著：涵盖大部分异常值分析技术的经典教科书。是该领域的重要参考读物。 Charu Aggarwal与Saket Sathe合著：一本出色的入门书籍，适用于离群数据分析的整体学习。 Hanjiawei、Micheline Kamber和Jian Pei撰写：第12章讨论了多项关键点的异常值检测方法。 1.2 讲解教程 标题会场年份 参考材料 数据挖掘以进行异常检测 PKDD 2008 年 离群值检测技术 ACM SIGKDD 2010 异常检测：教程 ICDM 2011