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在数据分析和机器学习领域，异常值的检测与处理是一项至关重要的任务。MATLAB作为一种强大的数值计算和编程环境，被广泛用于各种数据处理模型的构建。本压缩包中的代码是基于马氏距离（Mahalanobis Distance）实现的一种异常样本剔除方法。下面，我们将详细探讨马氏距离以及如何在MATLAB中应用它来识别并剔除异常样本。 马氏距离是一种统计学上的度量方式，用于衡量一个样本点与一个分布集的整体偏差。与欧几里得距离不同，马氏距离考虑了数据的协方差结构，因此更能反映变量间的相对关系。计算公式如下： \[ D_M(x) = \sqrt{(x-\mu)^T \Sigma^{-1} (x-\mu)} \] 其中，\( x \) 是待测样本向量，\( \mu \) 是总体样本的均值向量，\( \Sigma \) 是总体样本的协方差矩阵，\( \Sigma^{-1} \) 是协方差矩阵的逆。 在MATLAB中，我们可以通过以下步骤实现马氏距离的计算： 1. **数据预处理**：我们需要收集并整理数据，确保数据是完整的，且符合分析需求。这包括数据清洗、缺失值处理等。 2. **计算均值和协方差**：使用`mean()`函数计算数据的均值，`cov()`函数计算协方差矩阵。 3. **求协方差矩阵的逆**：使用`inv()`函数求协方差矩阵的逆。 4. **计算马氏距离**：根据上述公式，对每个样本点计算其马氏距离。MATLAB提供了向量化操作，可以方便地进行批量计算。 5. **设定阈值**：确定一个合适的阈值，用以区分正常样本和异常样本。通常，较大的马氏距离可能表示样本偏离整体分布较远，可能是异常值。 6. **剔除异常样本**：根据计算出的马氏距离，将超过阈值的样本标记为异常，并从原始数据集中剔除。 7. **验证与优化**：剔除异常值后，应重新评估模型性能，看是否有所提升。如果效果不佳，可能需要调整阈值或重新考虑数据处理策略。 这个压缩包中的"马氏距离法剔除异常样本可运行"文件，应该是一个包含完整流程的MATLAB脚本，用户可以直接运行以实现异常样本的检测和剔除。在实际使用时，需根据具体的数据集和项目需求进行适当的参数调整。 总结起来，马氏距离法是一种有效的异常值检测手段，尤其适用于多变量数据。通过MATLAB实现，可以方便地对数据进行处理，提高数据质量和模型的稳健性。在数据分析和机器学习项目中，正确地处理异常值有助于提升模型的预测能力和解释性，是提高模型性能的关键步骤之一。

深度学习驱动的复杂环境下人员异常行为精准检测系统：多目标检测跟踪实现摔倒、越线、徘徊、拥挤检测 - 基于YoloV3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用,基于深度学习的人员异常行为检测系统：多目标检测与跟踪实现摔倒、越线、徘徊及拥挤检测——Yolov3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用。,人员异常行为检测 基于深度学习的人员异常行为检测，多目标检测+多目标跟踪实现人员摔倒检测，越线检测，徘徊检测，拥挤检测，yolov3+deepsort,tensorflow ,核心关键词：深度学习；人员异常行为检测；多目标检测；多目标跟踪；摔倒检测；越线检测；徘徊检测；拥挤检测；Yolov3；DeepSort；TensorFlow；,深度学习多目标检测跟踪：摔倒、越线、徘徊、拥挤行为检测

球体磁异常正演是地球物理勘探领域中的一个重要概念，主要涉及如何通过计算和模拟来理解和解释地磁场中由地下球形物体产生的异常现象。在实际应用中，这通常用于探测地下的矿床、空洞或者地质构造。下面将详细讨论球体磁异常正演的基本原理、计算方法以及其在实践中的应用。 一、基本原理 地球磁场是由地球内部的地磁发电机效应产生的，而地下的地质结构，如矿石体，由于其导电性或磁化性质，会对地磁场产生扰动，形成异常。球体磁异常正演就是研究这种扰动的理论基础，它旨在预测一个理想球体在地表产生的磁异常场，以便与实地观测数据进行对比分析。 二、计算方法 1. **Delta_T函数（qiuti_Delta_T.m）**：这个文件可能是用于计算磁异常的差分方法。ΔT通常表示磁异常的变化量，是球体磁异常正演的关键参数。它可以通过对球体产生的磁场强度进行微分求得，以反映地表磁异常的梯度变化。 2. **Forward函数（qiuti_Forward.m）**：此文件可能是实现磁异常正演的前向模型计算程序。前向模型是指根据已知地质参数（如球体半径、位置、磁化强度等）计算出预期的磁异常值。通常采用积分方法，如格林函数法或Bouguer定律，来解决这一问题。在球体磁异常正演中，球体的中心位置、半径、磁化强度方向及地磁场参数等因素都会影响计算结果。 三、具体步骤 1. **定义参数**：包括球体的位置（x，y，z坐标）、半径、磁化强度方向和大小，以及地磁场参数（如地球磁场强度、倾斜角和偏角）。 2. **计算球体磁场**：基于球体的物理特性，使用前向模型函数（qiuti_Forward.m）计算出球体在各个观测点产生的磁场贡献。 3. **求解ΔT**：通过ΔT函数（qiuti_Delta_T.m）计算地表磁异常的变化，这有助于识别异常特征并提高解析的精度。 4. **比较与解释**：将计算得到的磁异常与实际测量数据进行比较，根据差异调整模型参数，以优化解释结果。 5. **反演过程**：如果实际数据与正演结果有偏差，可以进行反演分析，反演是通过迭代优化的方法寻找最符合观测数据的地质模型。 四、实际应用 球体磁异常正演在地质勘查中有广泛的应用。例如： - **矿产资源勘查**：通过分析磁异常分布，可以定位潜在的矿化区域，指导钻探工作。 - **地质结构探测**：可以揭示地下的断裂、岩浆囊、空洞等结构，对地质灾害预警和地下空间利用具有重要意义。 - **环境地球物理**：在环境修复、地下水调查等领域，磁异常正演也可用来识别污染源或了解地下介质的特性。 总结，球体磁异常正演是地球物理学中一个重要的理论工具，通过数学模型和计算机程序，我们可以理解和解析地磁场中的异常现象，进而推断地下的地质结构。qiuti_Delta_T.m和qiuti_Forward.m这两个文件提供了进行这种分析的基础算法，为地质勘探工作提供了科学依据。

时间序列是一类重要的时间数据对象，可以很容易地从科学和金融应用中获得，并且时间序列的异常检测已成为当前的热门研究课题。 这项调查旨在提供有关异常检测研究的结构化和全面的概述。 在本文中，我们讨论了异常的定义，并根据每种技术采用的基本方法将现有技术分为不同的类别。 对于每个类别，我们都会确定该类别中该技术的优缺点。 然后，我们简要介绍一下最近的代表性方法。 此外，我们还指出了有关多元时间序列异常的一些关键问题。 最后，讨论了有关异常检测的一些建议，并总结了未来的研究趋势，有望对时间序列和其他相关领域的研究者有所帮助。

无监督异常检测库 可用算法： 神经网络 神经网络 LOF（以scikit-learn软件包提供） COF INFLO 环形 LOCI 阿罗西 克洛夫 微博 数码相机 CMGOS HBOS 前列腺癌 CMGOS 一类SVM（可在scikit-learn软件包中获得） @作者Iskandar Sitdikov

以徐州矿务集团有限公司垞城煤矿22109工作面压架事故为背景,基于砌体梁、关键层、"S-R"稳定性理论,综合分析了4起采场异常矿压显现特征,通过采场覆岩空间结构对比,覆岩运动规律计算验证,揭示了多坚硬层结构覆岩条件下采场"双滑落失稳矿压异常显现"机理,明确了多坚硬层覆岩结构条件下采场异常矿压预测与技术控制方向。

egm2008 1角秒高程异常

BRMM 类实现了用于模拟和估计有限混合模型参数的算法。 混合模型通常用于聚类分析，即将数据分组。 该模型专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRMM 对象将每个原型建模为具有特定组件参数的重尾分布。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。 指示： 下载此提交后，在您的 MatLab 工作目录中提取压缩文件并运行测试函数 (brmmtest.m) 进行演示。

基于孤立森林的代码实现