玛哈尔

判别分析分类器的马氏距离分类法

语法

M=马哈尔（obj，X） M=马哈尔（obj，X，名称，值）

M=马哈尔(obj,X)返回中观测值的马氏距离平方X对班级意味着obj.

M=马哈尔(obj,X,名称、值)使用一个或多个指定的附加选项计算平方马氏距离名称、值配对参数。

`obj`	类的判别分析分类器`分类判别式`或`紧分类判别式`，通常由`fitcdiscr`.
`X`	大小的数值矩阵`N`-借-`P`哪里`P`是中预测值的数量`obj`和`N`是任何正整数。`玛哈尔`计算每行的马氏距离`X`每一个`K`中的类的平均值`obj`.

指定可选的逗号分隔的字符对名称、值论据。名称是参数名和价值是对应的值。名称必须出现在引号内。您可以按任意顺序指定多个名称和值对参数，如下所示：名称1，值1，…，名称，值.

类别标签

类标签由N元素objY哪里N是的行数X.

`M`	产出的规模和意义`M`这取决于`类别标签`存在名称-值对：不`类别标签`—`M`是一个大小为的数字矩阵`N`-借-`K`哪里`K`是中的类数`obj`和`N`是中的行数`X`.`M（i，j）`是马氏距离的平方`我`第排`X`中庸`J`. `类别标签`存在-`M`是一个具有`N`元素。`M（i）`是马氏距离的平方`我`第排`X`对这个班的学生来说是中庸的`我`第th元素`类别标签`.

使用每个类别的不同协方差矩阵，找出从Fisher虹膜数据平均值到类别平均值的马氏距离：

负荷Fisherris obj=fitcdiscr（平均值，物种，'区分类型'，'二次'）；mahadist=mahal（平均值（平均值））mahadist=220.0667 5.0254 30.5804

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