資源簡介
PCA結合馬氏距離,還要必須大于50個字,湊合吧,主要是PCA 結合馬氏距離進行的。

代碼片段和文件信息
%#?function?[seloutMDeMD]=nirmahal(datae)
%#
%#??AIM:???利用馬氏距離判別方法(Mahalanobis’distance)確定離群點,用于剔除異常樣品
%#
%#??INPUT:??data????????m×n的矩陣,m個光譜,n個變量
%#??????????e???????????馬氏距離標準差的權重系數%%%%??參數e=1.5
%#?
%#??OUTPUT:?sel?????????正常樣品的編號
%#??????????out?????????異常樣品的編號
%#??????????MD??????????滿足方差的累計貢獻率要求的主成分數
%#??????????eMD?????????馬氏距離的閾值
%#
%#??AUTHOR:?王毅?
%#??EMAIL:??wang727yi@hotmail.com
%#??VERSION:1.0?(13/03/2009)
function?[seloutMDeMD]=nirmahal(datae)
[mn]=size(data);
[COEFF]?=?princomp(data);%princomp主成分分析??
T=data*COEFF;??????%?計算m個樣品原始光譜矩陣的得分矩陣
mT=mean(T);??%?計算m個樣品得分矩陣的平均光譜
cT=T-ones(m1)*mT;???%?得分矩陣中心化
M=cT‘*cT./(m-1);??%?計算馬氏矩陣
Minv=inv(M);??%?求馬氏矩陣M的逆矩陣
%?計算m個樣品的馬氏距離,并畫圖,可標出離群點
for?i=1:m
????MD(i)=sqrt((T(i:)-mT)*Minv*(T(i:)-mT)‘);
end
%?利用閾值e判斷出m個樣品中的奇異樣品
mMD=mean(MD);
sMD=std(MD);
eMD=mMD+e*sMD;
p=1;
q=1;
for?i=1:m
????if?MD(i) ????????sel(p)=i;
????????p=p+1;
????else
????????out(q)=i;
????????q=q+1;
????end
end
num=1:m;??????????
scatter(numMD‘.‘)%?畫圖并標出離群點。X和Y是數據向量,以X中數據為橫坐標,以Y中數據位縱坐標描繪散點圖
xlabel(‘樣品編號‘);
ylabel(‘馬氏距離‘);
hold?on?
refline(0eMD)%直線
gname
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1410??2015-09-17?21:01??PCA結合馬氏距離\nirmahal.m
?????目錄???????????0??2018-03-06?21:00??PCA結合馬氏距離\
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