MMD算法MATLAB源程序

资 源 简 介

MMD算法MATLAB源程序

详 情 说 明

MMD算法（Maximum Mean Discrepancy）是一种用于衡量两个概率分布差异的非参数统计方法，广泛应用于假设检验、异常检测等领域。基于核方法的特性使其尤其适合处理高维数据中的分布差异问题。

该MATLAB实现针对工程实践进行了优化，主要特点包括： 支持单维/多维数据输入，通过内置的向量化处理自动适配不同维度 采用高斯核函数作为默认核，其带宽参数根据数据特征自动计算 粗差剔除功能通过比较样本与参考分布的MMD值实现，阈值可根据置信水平调整

算法核心流程分为三步：首先计算样本间的核矩阵，然后推导经验MMD统计量，最后通过排列检验判断显著性。程序中特别处理了多维数据的协方差结构，确保各维度权重合理。

对于初学者，可以重点关注数据标准化预处理和核参数选择部分，这两个环节直接影响算法鲁棒性。进阶使用者可通过修改核函数类型（如线性核、多项式核）来适配特定场景。该实现避免了复杂的矩阵运算，采用分块计算策略提升大数据处理效率。