聚类马氏距离代码MATLAB-Change-detection:从流数据进行更改检测
聚类马氏距离代码MATLAB
变化检测
从流数据进行更改检测
这是用于流数据更改检测的MATLAB方法和代码的集合。
SPLL以以下方式运行：
给出了两个数据窗口作为输入参数。
窗口W1是一个矩阵N1-by-n，并包含由n个要素描述的N1个对象。
窗口W2是一个矩阵N2-by-n，包含由n个要素描述的N2个对象。
输入参数K确定在每个窗口中将搜索多少个群集（默认值为3）。
使用k-means（MATLAB统计工具箱）将每个窗口中的数据聚类为K个聚类。
计算W1中群集的协方差矩阵，并计算加权平均协方差矩阵S。
给定群集的权重与分配给该群集的对象数成正比。
根据具有协方差矩阵S的马氏距离，将W2中的每个对象分配给具有最均值的聚类。所有这些距离的平均值给出了SPLL标准的第一部分SPLL1。
第二部分SPLL2以相同的方式计算，但是窗口W1和W2被交换了。
最后，SPLL
=
max（SPLL1，SPLL2）。
使用卡方分布计算p值，如果p
<0.05，则标记变化。
资料来源：Kuncheva
LI，使用似然检测器的流式多变量数据的变化检测，IEEE知识和数据工程学报，2013,25（5），
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[{"title":"（ 5 个子文件 17KB ） 聚类马氏距离代码MATLAB-Change-detection:从流数据进行更改检测","children":[{"title":"Change-detection-master","children":[{"title":"SPLL.py <span style='color:#111;'> 3.52KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 34.32KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"TrySPLL.m <span style='color:#111;'> 903B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.86KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"SPLL.m <span style='color:#111;'> 3.09KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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