马氏距离异常检测 马氏距离用于多变量异常检测的实现。 此仓库包含使用数据组件之间的马氏距离在多变量数据中创建阈值异常检测的功能。 点安装-i mahala-ad 改编自： :

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），

聚类马氏距离代码MATLAB SDCOR 用于大规模数据集中局部离群值检测的可扩展的基于密度的聚类 作者： Sayyed-Ahmad Naghavi-Nozad，Maryam Amir Haeri和Gianluigi Folino 目录 抽象的： 本文提出了一种基于批量密度的聚类方法，用于大规模数据集中的局部离群值检测。 与众所周知的假定所有数据都驻留在内存中的传统算法不同，我们提出的方法具有可伸缩性，并且可以在有限的内存缓冲区范围内逐块处理输入数据。 在第一阶段建立一个临时的聚类模型； 然后，通过分析点的连续内存负载来逐步更新它。 随后，在可伸缩聚类结束时，获得原始聚类的近似结构。 最后，通过对整个数据集的另一次扫描并使用适当的标准，将偏远评分分配给称为SDCOR（基于可伸缩密度的​​聚类离群值比率）的每个对象。 对现实生活和综合数据集的评估表明，与需要将所有数据加载到内存中的最著名的传统基于密度的方法相比，该方法具有较低的线性时间复杂度，并且更加有效。 还有一些基于快速距离的方法，这些方法可以对磁盘中驻留的数据执行操作。 框架： 更详细地，所提出的方法包括三个主要阶段。 在第一阶段

可用于求马氏距离，生成马氏距离图像，可应用于人脸分割等领域。

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模式识别课程中，利用马氏距离原理进行地物影像分类，matlab运行代码

马氏距离matlab代码手势连续识别的比较研究 该存储库包含Matlab代码，用于与连续手势识别方法之间的比较： M1是一种使用高斯混合模型和高斯混合回归对手势建模并使用马哈拉诺比斯距离对每个手势进行概率分类的方法。 如果相关联的概率超过某些阈值，则将检测到手势实例。 SLOTH是一种使用长期短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）作为概率分类器的方法。 将随时间变化的概率行为与预期行为进行比较，以检测手势。 “ Data_Feeding”模块加载存储在data文件夹中的示例序列，对SLOTH的数据进行下采样，并根据滑动窗口技术提供两种方法。 每种方法的手势识别过程的结果都显示在一个绘图中。 已经在论文“使用模糊逻辑来增强人类运动图元的分类”中进行了介绍。 有关更多信息，请参考此出版物。 SLOTH已在论文“使用递归神经网络和可穿戴传感器进行的在线手势识别”中提出。 有关更多信息，请参考此出版物。 两种方法之间的比较研究结果已提交给意大利人工智能协会第17届国际会议。 作者 亚历山德罗·卡菲（AlessandroCarfì），部门。 DIBRISUniversitàdegli Stud

马氏距离matlab代码Distance_Algorithms_Datamining_Matlab Distance_Algorithms_Datamining_Matlab_Euclidean_Mahalanobis_Cossine_Entropy_Correlation_Covariance 在此代码中，我们具有所有列均为数字的样本数据集，然后计算距离算法。 计算所有行之间的欧几里得距离。 计算所有行之间的Mahalanobis距离。 计算所有列之间的余弦距离。 计算所有列之间的相关距离。 计算所有列之间的协方差距离。 每一列的熵。

利用自行研制的便携式拉曼光谱仪，研究了甘肃、青海和新疆3个产地软玉的拉曼光谱特征,并对其光谱差异进行解析；基于马氏距离判别方法和随机森林判别方法实现了3个产地软玉的无损鉴别。结果表明：利用马氏距离判别方法和随机森林判别方法可以对具有相同拉曼峰的不同产地的软玉进行鉴别，鉴别准确率分别为87.5%和95.83%。