主成分分析法代码与马氏距离计算代码

聚类马氏距离代码MATLAB 内容 YAN-PRTools matlab工具箱现在包括40种常见的模式识别算法： 特征处理 mat2ftvec ：将样本矩阵转换为特征矩阵 zscore ：功能归一化 pca ：PCA kpca ：KPCA LDA：LDA 分类 lr ：Logistic回归 softmax ：Softmax svm ：libsvm的包装 rf ：随机森林 knn ：K个最近的邻居 高斯：Matlab的分类函数包装器，包括朴素贝叶斯方法，拟合法线密度函数，马氏距离等方法。 boost ：具有树桩弱分类器的AdaBoost tree ：Matlab的树分类器的包装器 ann ：Matlab中的人工神经网络包装器 榆木：基本的极限学习机 回归 ridge ：岭回归 kridge ：内核岭回归 svr ：libsvm中的支持向量回归包装 simplefit ：包装Matlab的基本拟合函数，包括最小二乘，稳健拟合，二次拟合等。 套索：Matlab套索回归的包装 pls ：Matlab最小二乘回归包装器 步骤：Matlab的stepwisefit的包装 rf ：随机森林 ann

基于马氏距离剔除异常样本matlab代码.zip

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主要介绍了Python实现的计算马氏距离算法,简单说明了马氏距离算法原理,并结合实例形式分析了Python实现与使用马氏距离算法的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

类别 马氏距离（ward距离） 1 日本 2 澳大利亚、加拿大、英、德、意、南非、俄、法 3 巴西、印度、中 4 美国

计算光谱之间的马氏距离，达到聚类和模式识别的功能！

基于马氏距离的模糊c均值聚类算法（c++）

% explain：计算主成分得分的马氏距离 % Dis_out——马氏距离输出 % erase_xuhao——异常样本的序号 % erase_N——异常点的总数 % data——输入数据，行为样本，列为特征 % weight——阈值调整权重系数，Threshold=mean(D)+weight*标准差 %lmd——前n个主成分对应的方差

MATLAB源码集锦-基于马氏距离剔除异常样本代码