matlab 两个点集之间最短的距离

MATLAB 中计算两个点集之间的最短距离通常涉及找到两组点集中对应点对之间的最小欧氏距离。如果你有两个点集，比如 `pointsA` 和 `pointsB`，它们是矩阵形式，每行代表一个二维点（x, y 或者 x, y, z 等），你可以使用下面的方法：

% 假设 pointsA 和 pointsB 分别是 N×2 和 M×2 的矩阵，其中 N 和 M 是点的数量
% 点集 A 的每个点是 [x1, y1] 形式，点集 B 同理

% 使用 built-in 函数 pdist2 计算所有点对间的距离矩阵
distMat = pdist2(pointsA, pointsB);

% 使用 'min' 操作符查找最小值，得到单个数值，即最短距离
shortestDist = min(distMat(:));

% 如果你只关心单个最近的点对，可以使用 'sort' 函数找出最小距离对应的索引
[minDist, idx] = sort(distMat, 'ascend');
[~, shortestIdx] = min(minDist);
nearestPointPair = pointsA(idx(shortestIdx), :), pointsB(shortestIdx, :);

相关问题

A和B是两个点集，均含有100个点，如何用matlab找出B中距离A

可以使用MATLAB的pdist2函数来计算两个点集中每个点之间的距离，然后找出B中距离A最近的点。

以下是一个示例代码：

% 随机生成两个包含100个点的点集A和B
A = rand(100, 2);
B = rand(100, 2);
% 计算A和B中每个点之间的距离
distances = pdist2(A, B);
% 找出B中距离A最近的点
[min_distance, index] = min(distances, [], 2);
% 输出距离A最近的点的坐标和距离
for i = 1:100
    fprintf('The point in B closest to A(%d,:) is B(%d,:). Distance: %f\n', i, index(i), min_distance(i));
end

输出结果中，第一列表示A中点的索引，第二列表示B中距离A最近的点的索引，第三列表示距离。

The point in B closest to A(1,:) is B(60,:). Distance: 0.142611
The point in B closest to A(2,:) is B(98,:). Distance: 0.274527
The point in B closest to A(3,:) is B(42,:). Distance: 0.100254
...
The point in B closest to A(99,:) is B(2,:). Distance: 0.260703
The point in B closest to A(100,:) is B(73,:). Distance: 0.192121

如果需要找出B中每个点距离A最近的点，可以将`min`函数的第二个参数改为`[]`，然后输出`index`。

matlab中如何计算两个集合之间的距离

在Matlab中，可以使用`pdist2`函数来计算两个集合之间的距离。该函数可以计算两个点集之间的各种距离度量，如欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等等。例如，如果有两个点集A和B，可以使用以下代码计算它们之间的欧几里得距离：

A = [1 2; 3 4; 5 6];
B = [2 3; 4 5; 6 7];
D = pdist2(A,B,'euclidean');

其中，`A`和`B`分别表示两个点集，`'euclidean'`表示要使用欧几里得距离计算距离，`D`表示计算得到的距离矩阵。