l7170
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4 years ago 1、第一个问题用欧式和RX距离都可以，具体看用的方法。 2、最大的几个特征值和其对应的特征向量就是伪逆，文章中说的那么多一大推，其实就是奇异值为0矩阵的求逆问题，就是伪逆的求法。 ----- 原始邮件 ----- 发件人：zhaozhe notifications@github.com 收件人：l7170/LSDM-MoG LSDM-MoG@noreply.github.com 抄送人：Subscribed subscribed@noreply.github.com 主题：[l7170/LSDM-MoG]有关您的代码(#2) 日期：2020年06月12日 11点17分
你好，首先非常感谢您能够分享有关高光谱异常检测的代码，这对我的学习非常有用；有几个问题想请教一下您;
在RPCA-RX算法中，您的代码好像直接计算的是稀疏（异常）部分的马氏距离，而原文好像计算的是欧氏距离，所以我有点疑惑
tic;
[r0 Output_S Output_L] = Unsupervised_RPCA_Detect_v1(DataTest);
toc;
XS = reshape(Output_S, M, N);
r2 = RX(XS');
在LSMAD算法中，计算背景协方差矩阵的逆时，作者用的是最大的几个特征值和其对应的特征向量，所以您这块的代码我有点不明白
tic;
[L,S,RMSE,error]=GoDec(Y',28,floor(0.0022N)9,2);
toc
L=L';
S=S';
mu=mean(L,2);
r_new2=(diag((Y-repmat(mu,[1,M]))'pinv(cov(L'))(Y-repmat(mu,[1,M]))))';
最后，非常非常感谢您！
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你好，首先非常感谢您能够分享有关高光谱异常检测的代码，这对我的学习非常有用；有几个问题想请教一下您;
在RPCA-RX算法中，您的代码好像直接计算的是稀疏（异常）部分的马氏距离，而原文好像计算的是欧氏距离，所以我有点疑惑 tic; [r0 Output_S Output_L] = Unsupervised_RPCA_Detect_v1(DataTest); toc; XS = reshape(Output_S, M, N); r2 = RX(XS');
在LSMAD算法中，计算背景协方差矩阵的逆时，作者用的是最大的几个特征值和其对应的特征向量，所以您这块的代码我有点不明白 tic; [L,S,RMSE,error]=GoDec(Y',28,floor(0.0022N)9,2); toc L=L'; S=S'; mu=mean(L,2); r_new2=(diag((Y-repmat(mu,[1,M]))'pinv(cov(L'))(Y-repmat(mu,[1,M]))))';
最后，非常非常感谢您！