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马氏距离剔除光谱数据异常值
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 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！ |
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