请问大家，我在应用马氏距离剔除光谱数据异常值，我看到关于马氏距离有这样的描述“求在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧式距离计算即可”

对于光谱数据来说，一般样本数几百个，每个样本光谱数据超过一千个，我用pdist函数报错显示
错误使用 pdist (line 190)
the covariance matrix for the mahalanobis metric must be symmetric and positive definite.
出错 shishi (line 132)
dist= pdist(x,'mahalanobis')

我看到很多论文是应用马氏距离剔除光谱数据异常值，这种样本数小于样本的维数情况下，是否可以实现马氏距离计算呢？
我的代码如下：

meanx=mean(x); %求均值
[m,n]=size(x);
covx=cov(x);%求协方差矩阵
cov_x=inv(covx);%逆矩阵
for i=1:m
dist(i)=(x(i,: )-meanx)*cov_x*(x(i,: )-meanx)'%求出每个样本到u的马氏距离,
end
dist= pdist(x,'mahalanobis')

x数据120样本，1900吸光度，用定义计算出马氏距离平方有负数，用pdist函数计算报错如上。
谢谢大家共同讨论！ 返回小木虫查看更多