matlab find_neighbors函数
时间: 2023-08-21 12:21:36 浏览: 109
在 MATLAB 中,`find_neighbors` 函数并没有内置的实现,需要自己编写代码来实现该功能。下面是一个简单的示例:
```matlab
function [neighbors, distances] = find_neighbors(X, x0, k)
% X: 数据矩阵,每一行表示一个样本
% x0: 给定样本
% k: 邻居个数
% neighbors: 邻居集合,每一行表示一个邻居
% distances: 邻居与给定样本的距离
% 计算每个样本与给定样本的距离
dist = sqrt(sum((X - x0).^2, 2));
% 按距离排序,取前 k 个作为邻居
[~, idx] = sort(dist);
neighbors = X(idx(1:k), :);
distances = dist(idx(1:k));
end
```
该函数接受一个数据矩阵 `X`、一个给定样本 `x0` 和邻居个数 `k`,返回邻居集合 `neighbors` 和邻居与给定样本的距离 `distances`。在函数内部,首先计算每个样本与给定样本的距离,然后按距离排序,取前 k 个作为邻居。
相关问题
matlab find_neighbors函数使用
下面是一个使用 `find_neighbors` 函数的示例代码:
```matlab
% 生成一些随机数据
X = randn(100, 2);
% 给定一个样本
x0 = [0, 0];
% 找出与给定样本最近的 5 个邻居
[neighbors, distances] = find_neighbors(X, x0, 5);
% 可视化结果
scatter(X(:, 1), X(:, 2), 'b');
hold on;
scatter(x0(1), x0(2), 'r', 'filled');
scatter(neighbors(:, 1), neighbors(:, 2), 'g', 'filled');
hold off;
legend('Data', 'Query', 'Neighbors');
```
该代码生成一个随机数据矩阵 `X`,然后给定一个样本 `x0`,调用 `find_neighbors` 函数找出与给定样本最近的 5 个邻居,并使用散点图可视化结果。您可以根据自己的数据和需求调整函数参数和可视化方式。
导航函数matlab代码
以下是使用曼哈顿距离作为导航函数的Matlab代码示例:
```matlab
function [path, cost] = Astar(start, goal, obstacles)
% 输入参数:
% start - 起点坐标
% goal - 终点坐标
% obstacles - 障碍物二维数组,1表示障碍物,0表示可通过
% 输出参数:
% path - 路径数组,每个元素为一个坐标点
% cost - 路径代价
% 计算曼哈顿距离
h = @(x,y) abs(x-goal(1)) + abs(y-goal(2));
% 初始化起点和终点节点
start_node = struct('pos', start, 'g', 0, 'h', h(start(1), start(2)), 'parent', []);
goal_node = struct('pos', goal, 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
% 初始化open和closed列表
open_list = [start_node];
closed_list = [];
while ~isempty(open_list)
% 从open列表中找到f值最小的节点
[min_f, min_idx] = min([open_list.g] + [open_list.h]);
current_node = open_list(min_idx);
% 如果当前节点是终点,则返回路径
if isequal(current_node.pos, goal_node.pos)
path = backtrack_path(current_node);
cost = current_node.g;
return;
end
% 将当前节点从open列表中移除,并添加到closed列表中
open_list(min_idx) = [];
closed_list(end+1) = current_node;
% 扩展当前节点的邻居节点
neighbors = get_neighbors(current_node, obstacles);
for i = 1:length(neighbors)
neighbor = neighbors(i);
% 如果邻居节点已经在closed列表中,则跳过
if ismember(neighbor, closed_list)
continue;
end
% 计算邻居节点的g值
new_g = current_node.g + 1;
% 如果邻居节点已经在open列表中,则更新g值和parent
open_idx = find(ismember(open_list, neighbor));
if ~isempty(open_idx)
if new_g < open_list(open_idx).g
open_list(open_idx).g = new_g;
open_list(open_idx).parent = current_node;
end
% 否则添加邻居节点到open列表中
else
neighbor.g = new_g;
neighbor.h = h(neighbor.pos(1), neighbor.pos(2));
neighbor.parent = current_node;
open_list(end+1) = neighbor;
end
end
end
% 如果open列表已经空了,但是仍然没有找到路径,则返回空
path = [];
cost = Inf;
end
% 获取当前节点的邻居节点
function neighbors = get_neighbors(node, obstacles)
x = node.pos(1);
y = node.pos(2);
neighbors = [];
if x > 1 && ~obstacles(x-1, y)
neighbors(end+1) = struct('pos', [x-1 y], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
end
if x < size(obstacles, 1) && ~obstacles(x+1, y)
neighbors(end+1) = struct('pos', [x+1 y], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
end
if y > 1 && ~obstacles(x, y-1)
neighbors(end+1) = struct('pos', [x y-1], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
end
if y < size(obstacles, 2) && ~obstacles(x, y+1)
neighbors(end+1) = struct('pos', [x y+1], 'g', Inf, 'h', 0, 'parent', []);
end
end
% 回溯路径
function path = backtrack_path(node)
path = [node.pos];
while ~isempty(node.parent)
node = node.parent;
path = [node.pos; path];
end
end
```
上述代码实现了一个基于A*算法的路径规划器,其中使用曼哈顿距离作为导航函数。该代码可以在二维障碍物地图上进行路径规划,返回一条从起点到终点的最短路径。
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