豪斯多夫距离matlab程序代码

豪斯多夫距离（Hausdorff Distance）是一种用于度量两个点集之间的相似性的距离度量方法。在Matlab中，可以使用以下代码计算豪斯多夫距离：

function distance = hausdorff_distance(set1, set2)
    % 计算set1中每个点到set2的最短距离
    distances1 = pdist2(set1, set2, 'euclidean', 'Smallest', 1);
    % 计算set2中每个点到set1的最短距离
    distances2 = pdist2(set2, set1, 'euclidean', 'Smallest', 1);
    % 取两个距离中的最大值作为豪斯多夫距离
    distance = max([max(distances1), max(distances2)]);
end

上述代码中，`set1`和`set2`分别表示两个点集，可以是二维或三维坐标。函数`pdist2`用于计算两个点集之间的距离矩阵，参数`'euclidean'`表示使用欧氏距离进行计算，参数`'Smallest', 1`表示只返回每个点到另一个点集中最近点的距离。最后，取两个距离矩阵中的最大值作为豪斯多夫距离。

相关问题

豪斯多夫距离 python代码

豪斯多夫距离的Python代码可以使用scipy库中的`scipy.spatial.distance.directed_hausdorff`函数来实现。以下是一个示例代码：

from scipy.spatial.distance import directed_hausdorff

A = \[\[1, 3, 3\], \[4, 5, 6\]\]
B = \[\[1, 2, 3\], \[4, 8, 7\]\]

distance = directed_hausdorff(A, B)\[0\]
print(distance)

在这个示例中，我们定义了两个点集A和B，然后使用`directed_hausdorff`函数计算了A到B的豪斯多夫距离，并将结果打印出来。请注意，这个函数返回的是一个元组，第一个元素是距离值，第二个元素是一对点，表示距离最大的两个点。如果只需要距离值，可以使用`directed_hausdorff(A, B)\[0\]`来获取。

希望这个示例代码能够帮助到你。如果有任何问题，请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python实现计算豪斯多夫(Hausdorff)距离](https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/125659573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [豪斯多夫(Hausdorff)距离的python实现（附具体代码）9.21](https://blog.csdn.net/zyt131415/article/details/108721248)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

豪斯多夫距离计算代码

豪斯多夫距离（Hausdorff Distance）是一种用于度量两个集合之间的相似性的指标。下面是一个计算豪斯多夫距离的示例代码：

import numpy as np

def hausdorff_distance(set1, set2):
    distances = []
    for point1 in set1:
        min_distance = np.inf
        for point2 in set2:
            distance = np.linalg.norm(point1 - point2)
            if distance < min_distance:
                min_distance = distance
        distances.append(min_distance)
    return np.max(distances)

# 示例用法
set1 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
set2 = np.array([[7, 8], [9, 10]])

distance = hausdorff_distance(set1, set2)
print("豪斯多夫距离:", distance)