%#?function?[seloutMDeMD]=nirmahal（datae）
%#
%#??AIM:???利用馬氏距離判別方法（Mahalanobis’distance）確定離群點(diǎn)，用于剔除異常樣品
%#
%#??INPUT:??data????????m×n的矩陣，m個(gè)光譜，n個(gè)變量
%#??????????e???????????馬氏距離標(biāo)準(zhǔn)差的權(quán)重系數(shù)%%%%??參數(shù)e=1.5
%#?
%#??OUTPUT:?sel?????????正常樣品的編號(hào)
%#??????????out?????????異常樣品的編號(hào)
%#??????????MD??????????滿足方差的累計(jì)貢獻(xiàn)率要求的主成分?jǐn)?shù)
%#??????????eMD?????????馬氏距離的閾值
%#
%#??AUTHOR:?王毅?
%#??EMAIL:??wang727yi@hotmail.com
%#??VERSION:1.0?（13/03/2009）


function?[seloutMDeMD]=nirmahal（datae）

[mn]=size（data）;

[COEFF]?=?princomp（data）;%princomp主成分分析??
T=data*COEFF;??????%?計(jì)算m個(gè)樣品原始光譜矩陣的得分矩陣

mT=mean（T）;??%?計(jì)算m個(gè)樣品得分矩陣的平均光譜

cT=T-ones（m1）*mT;???%?得分矩陣中心化

M=cT‘*cT./（m-1）;??%?計(jì)算馬氏矩陣

Minv=inv（M）;??%?求馬氏矩陣M的逆矩陣


%?計(jì)算m個(gè)樣品的馬氏距離，并畫圖，可標(biāo)出離群點(diǎn)
for?i=1:m
????MD（i）=sqrt（（T（i:）-mT）*Minv*（T（i:）-mT）‘）;
end


%?利用閾值e判斷出m個(gè)樣品中的奇異樣品
mMD=mean（MD）;
sMD=std（MD）;
eMD=mMD+e*sMD;
p=1;
q=1;
for?i=1:m
????if?MD（i）????????sel（p）=i;
????????p=p+1;
????else
????????out（q）=i;
????????q=q+1;
????end
end

num=1:m;??????????
scatter（numMD‘.‘）%?畫圖并標(biāo)出離群點(diǎn)。X和Y是數(shù)據(jù)向量，以X中數(shù)據(jù)為橫坐標(biāo)，以Y中數(shù)據(jù)位縱坐標(biāo)描繪散點(diǎn)圖
xlabel（‘樣品編號(hào)‘）;
ylabel（‘馬氏距離‘）;
hold?on?
refline（0eMD）%直線
gname

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件????????1410??2015-09-17?21:01??PCA結(jié)合馬氏距離\nirmahal.m
?????目錄???????????0??2018-03-06?21:00??PCA結(jié)合馬氏距離\