基于MATLAB的近红外光谱马氏距离校正集优化系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现近红外光谱数据的马氏距离分析，支持自动计算样本间距离矩阵、阈值划分校正集与预测集，并提供可视化工具辅助模式识别与样本筛选，提升光谱数据分析效率与精度。

详 情 说 明

近红外光谱马氏距离校正集优化系统

项目介绍

本项目是一款基于马氏距离的近红外光谱数据分析与校正集优化工具。系统通过计算样本间的马氏距离矩阵，结合智能阈值判定算法，实现校正集与预测集的自动划分。项目集成了光谱预处理、距离计算、聚类分析和可视化功能，为近红外光谱分析模型的建立提供可靠的样本选择方案，显著提升模型预测精度与稳定性。

功能特性

• 马氏距离计算：自动计算光谱样本间的马氏距离矩阵，准确衡量样本相似性
• 智能集划分：支持基于距离阈值的自动划分，也可手动指定阈值进行校正集/预测集分割
• 多维可视化：提供样本分布散点图、距离热力图、分类评估图等多种可视化工具
• 数据预处理：集成标准化、归一化等光谱预处理方法，确保数据质量
• 统计分析：生成详细的划分统计报告，包括各类别样本数量、分布比例等关键指标
• 优化建议：基于距离分析结果提供数据集划分优化建议，指导模型构建

使用方法

1. 准备输入数据：

- 光谱数据矩阵（n×m维，n为样本数，m为波长点数） - 样本标签向量（n×1维，标注样本类别） - 设置参数（距离阈值、标准化选项、PCA维度等）

1. 运行分析流程：

- 系统自动进行数据预处理和马氏距离计算 - 根据阈值完成校正集与预测集划分 - 生成距离矩阵和分类统计报告

1. 查看结果：

- 分析输出的距离矩阵和分类报告 - 通过可视化图表评估划分质量 - 参考优化建议调整参数或数据划分方案

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于可视化功能）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理大规模光谱数据）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包含光谱数据导入与验证、参数配置解析、马氏距离矩阵计算、基于阈值的样本集自动划分、多种可视化分析图的生成以及划分结果统计报告的输出等功能模块。该文件整合了完整的算法链路，为用户提供一站式的光谱数据分析解决方案。