octave_packages/nan-2.5.5/mahal.m

   1 function [d] = mahal(X,Y)
   2 % MAHAL return the Mahalanobis' D-square distance between the
   3 % multivariate samples x and y, which must have the same number
   4 % of components (columns), but may have a different number of observations (rows).
   5 %
   6 %  d = mahal(X,Y)
   7 %
   8 %   d(k) = (X(k,:)-MU)*inv(SIGMA)*(X(k,:)-MU)'
   9 %
  10 %   where MU and SIGMA are the mean and the covariance matrix of Y
  11 %
  12 %
  13 % see also: TRAIN_SC, TEST_SC, COVM
  14 %
  15 % References:
  16
  17 %       $Id: train_sc.m 2140 2009-07-02 12:03:55Z schloegl $
  18 %       Copyright (C) 2009 by Alois Schloegl <alois.schloegl@gmail.com>
  19 %       This function is part of the NaN-toolbox
  20 %       http://pub.ist.ac.at/~schloegl/matlab/NaN/
  21
  22 % This program is free software; you can redistribute it and/or
  23 % modify it under the terms of the GNU General Public License
  24 % as published by the Free Software Foundation; either version 2
  25 % of the  License, or (at your option) any later version.
  26 %
  27 % This program is distributed in the hope that it will be useful,
  28 % but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  29 % MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
  30 % GNU General Public License for more details.
  31 %
  32 % You should have received a copy of the GNU General Public License
  33 % along with this program; if not, write to the Free Software
  34 % Foundation, Inc., 51 Franklin Street - Fifth Floor, Boston, MA 02110-1301, USA.
  35
  36 sx = size(X);
  37 sy = size(Y);
  38
  39 if sx(2)~=sy(2),
  40         error('number of columns of X and Y do not fit');
  41 end;
  42
  43 IR = inv(covm(Y,'E'));
  44 IR(1,1) = IR(1,1)-1;
  45
  46 D = [ones(size(X,1),1),X];
  47 d = sum((D*IR).*D,2);
  48