如何在MATLAB中使用欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离计算两组数据点之间的距离？

在MATLAB中，计算两组数据点之间的距离可以通过`pdist`函数实现，该函数支持多种距离度量方法。为了回答你的问题，我们需要引入《MATLAB数据处理与三维图形》这本书，它详细讲解了从数据处理到三维图形绘制的全过程，包括距离计算方法和实际应用案例。

参考资源链接：[MATLAB数据处理与三维图形](https://wenku.csdn.net/doc/84131kzwbp?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们来计算欧氏距离。给定两组数据点X和Y，可以使用如下代码计算它们之间的欧氏距离：

D = pdist([X; Y]); % 假设X和Y是行向量，并且它们的长度相同
eucledianDist = sqrt(D.^2);

接下来，我们来计算曼哈顿距离。在`pdist`函数中指定'cityblock'作为距离度量，代码如下：

manhattanDist = pdist([X; Y], 'cityblock');

最后，计算闵可夫斯基距离。闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的推广，它由参数r决定。若要计算三阶闵可夫斯基距离，可以使用以下代码：

minkowskiDist = pdist([X; Y], 'minkowski', 3);

以上就是计算欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离的方法。为了更深入地理解这些概念及其在MATLAB中的应用，建议阅读《MATLAB数据处理与三维图形》一书。该书不仅为你提供了计算距离的具体实例，还介绍了如何处理数据和将数据以三维图形的形式展示出来，非常适合想要深化MATLAB使用技能的学习者。

参考资源链接：[MATLAB数据处理与三维图形](https://wenku.csdn.net/doc/84131kzwbp?spm=1055.2569.3001.10343)