两向量马氏距离MATLAB
时间: 2023-06-04 20:06:36 浏览: 469
可以使用pdist()函数计算两个向量之间的马氏距离,具体用法为:
dist = pdist(data, 'mahalanobis')
其中,data是一个n*m的矩阵,表示有n个样本、每个样本有m个特征。'mahalanobis'表示计算马氏距离。函数会返回一个1*n*(n-1)/2的向量,表示每对样本之间的距离。
相关问题
马氏距离matlab
Matlab中可以使用pdist函数来计算马氏距离。该函数的语法如下:
```
D = pdist(X,'mahalanobis')
```
其中,X是一个n-by-p的矩阵,表示有n个p维向量;D是一个n*(n-1)/2的向量,表示矩阵X中两两向量之间的马氏距离。
需要注意的是,pdist函数默认使用欧几里得距离('euclidean')计算距离。如果要使用马氏距离,则需要通过第二个参数来指定距离类型为'mahalanobis'。此外,使用马氏距离还需要提供协方差矩阵,该矩阵可以通过cov函数计算得到。例如:
```
X = randn(100,3); % 生成100个3维随机向量
C = cov(X); % 计算协方差矩阵
D = pdist(X,'mahalanobis','cov',C); % 计算马氏距离
```
马氏距离matlab程序
当计算两个向量之间的马氏距离时,可以使用MATLAB的`pdist`函数。以下是一个示例程序:
```matlab
% 输入数据
X = [ 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
Y = [2 4 6; 8 10 12; 14 16 18];
% 计算马氏距离
D = pdist([X; Y], 'mahalanobis');
% 将得到的距离矩阵转换为方阵形式
D_square = squareform(D);
% 打印结果
disp(D_square);
```
在上面的示例中,两个3维向量矩阵X和Y被连接起来,并通过`pdist`函数计算它们之间的马氏距离。然后,通过`squareform`函数将得到的距离矩阵转换为方阵形式,最后将结果打印出来。
请注意,这只是一个简单的示例程序,您可以根据自己的实际需求进行修改和扩展。同时,还可以使用`mahal`函数来计算两个向量之间的马氏距离。