泰姬陵
Mahalanobis距离
描述
d2=泰姬陵(Y，X）Y参考样品在X．
例子
比较马氏距离和欧几里得平方距离
生成相关的二元样本数据集。
rng (“默认”）%的再现性X = mvnrnd([0;0]，[1.9;;9 1], 1000);
指定四个离平均值等距的观测值X在欧氏距离。
Y = [1 1;1 1;-1 1];
计算每个观测点的马氏距离Y参考样品在X．
d2_mahal =泰姬陵(Y, X)
d2_mahal =4×11.1095 20.3632 19.5939 1.0137
计算每个观测点的欧氏距离的平方Y从平均数X．
d2_Euclidean =总和((Y-mean (X)) ^ 2, 2)
d2_Euclidean =4×12.0931 2.0399 1.9625 1.9094
情节X和Y通过使用散射并使用标记色来可视化马氏距离Y参考样品在X．
散射(X (: 1) X(:, 2), 10日“。”）%散点图的大小为10持有在散射(Y (: 1), Y(:, 2), 100年,d2_mahal,“o”，“填充”) hb = colorbar;ylabel (hb,“Mahalanobis距离”)传说(“X”，“Y”，“位置”，“最佳”）
所有的观察Y（[1]，[1]，[1],[1])距离的平均值相等X在欧氏距离。然而,[1]和[1]比?更接近X[1]和[1]在距离。由于马氏距离考虑了数据的协方差和不同变量的规模，它是有用的异常值检测。
输入参数
输出参数
更多关于
之前介绍过的R2006a
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