matlab的dis函数用法

matlab中的dis函数用于计算两个点之间的欧几里得距离，其语法为：d = pdist(X,distance)，其中X为n行m列的矩阵，表示n个m维向量，distance为指定的距离度量方式，可选项有'euclidean'、'seuclidean'、'cityblock'、'minkowski'等。

举个例子，如果我们要计算三个二维点(1,1)、(2,2)和(3,3)之间的欧几里得距离，可以将这三个点放在一个矩阵中，然后调用dis函数：

X = [1 1; 2 2; 3 3];
d = pdist(X,'euclidean');

运行后，d的值为：

d =

    1.4142    2.8284
    1.4142

其中d是一个3行2列的矩阵，表示三个点两两之间的距离。例如，d(1,2)表示第一个点和第二个点之间的距离。

相关问题

matlab计算圆度

在MATLAB中，可以使用以下步骤来计算圆度：

1. 定义圆的边界点坐标。假设你有一个包含圆边界点的向量x和y。

2. 计算圆的质心。可以使用`mean`函数来计算边界点的均值，即x和y的平均值。假设质心坐标为(cx, cy)。

3. 计算每个边界点到质心的距离。可以使用以下公式来计算：

   dis = sqrt((x-cx).^2 + (y-cy).^2);

4. 计算平均距离。使用`mean`函数来计算dis向量的平均值，得到平均距离avg_dis。

5. 计算圆度。圆度可以定义为平均距离与半径之比。如果你已知圆的半径，则可以直接将avg_dis除以半径即可。

注意：如果你没有预先知道圆的半径，需要通过其他方法估计或测量半径。

以下是一个示例代码：

% 定义圆的边界点坐标
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 4, 2];

% 计算质心
cx = mean(x);
cy = mean(y);

% 计算每个边界点到质心的距离
dis = sqrt((x-cx).^2 + (y-cy).^2);

% 计算平均距离
avg_dis = mean(dis);

% 假设已知半径为r
r = 3;

% 计算圆度
roundness = avg_dis / r;

在这个示例中，我们假设圆的半径为3。你可以根据实际情况修改代码中的边界点坐标和半径值。

topsis层次分析法matlab

在MATLAB中使用TOPSIS方法进行层次分析可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据

TOPSIS方法需要输入一个权重矩阵和一个决策矩阵。其中，权重矩阵是标准化后的准则权重，而决策矩阵是标准化后的决策矩阵。

2. 标准化数据

使用MATLAB的zscore函数可以对数据进行标准化处理。例如：

data = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
norm_data = zscore(data);

3. 计算权重矩阵

使用层次分析法计算准则权重矩阵。可以使用AHP等方法计算准则权重矩阵。

4. 计算决策矩阵

将标准化后的数据矩阵乘以准则权重矩阵，得到决策矩阵。例如：

w = [0.5 0.3 0.2];
d = norm_data * diag(w);

5. 计算正负理想解

使用max和min函数分别计算决策矩阵中每个准则的最大和最小值，得到正理想解和负理想解。例如：

ideal_best = max(d);
ideal_worst = min(d);

6. 计算距离

计算每个决策的到正理想解和负理想解的距离。可以使用pdist2函数计算欧几里得距离。例如：

dis_best = pdist2(d, ideal_best);
dis_worst = pdist2(d, ideal_worst);

7. 计算综合评价指数

计算每个决策的综合评价指数。例如：

score = dis_worst ./ (dis_best + dis_worst);

其中，score越接近1，表示该决策越好。

8. 排序

按照综合评价指数对决策进行排序。例如：

[~, rank] = sort(score, 'descend');

rank表示决策的排名，越小表示排名越靠前。