Advertisement

马氏距离Matlab代码-Distance_Algorithms_Datamining_Matlab: Distance_Algo...

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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中马氏距离的实现
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB环境中编程实现马氏距离计算的方法，并探讨了其在数据分析中的应用。 马氏距离的MATLAB实现源代码可以这样编写：（由于要求去掉具体的联系信息和其他链接，并且原内容并未提供实际代码或特定细节，此处仅给出一个一般性的描述性说明。） 在Matlab中计算两个向量之间的马氏距离需要先求得数据集的协方差矩阵，然后使用该矩阵来标准化每个观测值与中心点的距离。 具体步骤如下： 1. 计算给定样本集合（n个维度m个样本）的均值。 2. 通过所有样本计算得到协方差矩阵S。 3. 对于每一对需要比较距离的向量x和y，首先将它们标准化为与中心点的距离形式，并且该过程使用了上述步骤中的协方差矩阵。 4. 应用马氏距离公式来获得最终的距离值。 这是一个基本概述，在实际编写代码时需根据具体需求调整细节。
     
  • MATLAB中的马氏距离判别法
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境下实现马氏距离判别法的过程与应用，通过实例分析展示了该方法在模式识别和统计分类中的高效性和准确性。 用MATLAB实现的马氏距离判别法简单方便。
     
  • 马氏距离概述及MATLAB实现
    优质
    本文主要介绍马氏距离的概念、性质及其在多维空间中的应用，并详细讲解了如何使用MATLAB编程语言来计算马氏距离。 马氏距离是一种度量两个点在多维空间中的相对位置的方法，在统计学中有广泛应用。它考虑了数据的协方差矩阵，因此能够更好地反映实际样本间的差异。 以下是使用MATLAB实现计算马氏距离的具体代码： ```matlab function D = mahalanobis_distance(X, Y) % 计算两个多维向量X和Y之间的马氏距离。 % X 和 Y 都是列向量，且具有相同的维度 n = length(X); % 数据的维度 S_inv = inv(cov([X, Y])); % 计算协方差矩阵的逆 D2 = (X - Y) * S_inv * (X - Y); % 马氏距离平方 D = sqrt(D2); end % 示例数据点，用于测试函数 A = [1; 2]; B = [3; 4]; disp(mahalanobis_distance(A, B)); ``` 此代码定义了一个名为`mahalanobis_distance`的MATLAB函数，该函数接受两个多维向量作为输入，并返回它们之间的马氏距离。此外还提供了一对示例数据点来演示如何使用这个自定义函数。
     
  • 基于PCA和马氏距离的py代码
    优质
    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。
     
  • 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