matlab 欧式距离实现

在MATLAB中，可以使用以下代码来计算欧式距离：

function distance = euclidean_distance(point1, point2)
    % 计算欧式距离
    distance = sqrt(sum((point1 - point2).^2));
end

上述代码定义了一个名为`euclidean_distance`的函数，该函数接受两个参数`point1`和`point2`，分别表示两个点的坐标。函数内部使用了向量化操作`(point1 - point2).^2`来计算每个维度上的差值的平方，然后使用`sum`函数对所有维度上的平方差值进行求和，最后使用`sqrt`函数计算平方和的平方根，得到欧式距离。

你可以在调用该函数时传入具体的点坐标，例如：

point1 = [1, 2, 3];
point2 = [4, 5, 6];
distance = euclidean_distance(point1, point2);
disp(distance);

这样就可以计算出点`[1, 2, 3]`和点`[4, 5, 6]`之间的欧式距离，并将结果打印出来。

相关问题

matlab欧式距离函数

MATLAB中的欧式距离函数是用于计算欧几里德距离的函数。欧几里德距离是两点之间的距离，它是平面直角坐标系或三维空间中两点之间的直线距离。

MATLAB中实现欧式距离函数有两种方法：一种是使用内置函数norm（），另一种是使用勾股定理手动计算。

使用内置函数norm（）计算欧式距离很容易。它需要两个列向量作为输入，然后返回它们之间的欧几里德距离。代码如下：

d = norm(x - y);

其中x和y是两个列向量，d是它们之间的距离。

手动计算欧式距离需要使用勾股定理。计算公式如下：

d = sqrt(sum((x - y) .^ 2));

其中，x和y是两个列向量，.^ 表示将矩阵中的每个元素进行平方。使用sum函数求和，再使用sqrt函数计算加和的平方根。最终得到的值是它们之间的距离。

总之，MATLAB中的欧式距离函数是用来计算欧几里德距离的，可以使用内置函数norm（）或勾股定理手动计算。

matlab实现欧式距离

在Matlab中实现欧式距离的方法有多种。下面是三种常见的实现方法：

方法1：使用数组操作

function dist = dist_E(x,y)
    dist = [];
    if(length(x)~=length(y))
        disp('length of input vectors must agree')
    else
        z =(x-y).*(x-y);
        dist = sqrt(sum(z));
    end
end

方法2：使用公式法

function dist = dist_E(x,y)
    [m,n] = size(x);
    dist = 0;
    for i=1:max(m,n)
        dist = dist + (x(i)-y(i))^2;
    end
    dist = sqrt(dist);
end

方法3：使用pdist函数

function dist = dist_E(x,y)
    dist = [x;y];
    dist = pdist(dist);
end

这些方法都可以用来计算任意给定两个相同维度的向量之间的欧式距离。