matlab 计算向量欧氏距离

假设有两个向量 A 和 B，它们的长度都为 n。那么它们的欧氏距离可以使用以下 MATLAB 代码计算：

dist = sqrt(sum((A-B).^2));

这里使用了 MATLAB 的内置函数 sum()、sqrt() 和运算符 ^2，它们的作用分别是对向量元素求和、计算平方根和执行元素级别的平方操作。

相关问题

matlab计算向量之间的欧氏距离

在MATLAB中，计算两个向量之间的欧氏距离可以使用内置的`norm`函数或者自己编写一个计算向量差的模的函数。欧氏距离是向量空间中两点之间的最短距离，即直线距离。对于两个n维向量a和b，它们之间的欧氏距离可以用下面的公式表示：

\[ d(a, b) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (a_i - b_i)^2} \]

在MATLAB中，可以通过以下方式计算两个向量a和b之间的欧氏距离：

% 假设a和b是两个n维向量
a = [a1; a2; ...; an];
b = [b1; b2; ...; bn];

% 使用norm函数计算两个向量差的2-范数（即欧氏距离）
distance = norm(a - b);

或者，你也可以直接使用`sqrt`函数结合向量差的点积（注意是点积的平方）：

% 计算向量差的点积
difference_squared = (a - b)' * (a - b);

% 计算欧氏距离
distance = sqrt(difference_squared);

如果向量是列向量，确保在使用点积时进行转置操作，以保持维度一致。

matlab多行向量两两计算欧氏距离

您好，以下是使用Matlab计算多行向量两两之间欧氏距离的代码示例：

假设您有一个3行4列的矩阵A，可以使用以下代码计算其中每两行之间的欧氏距离：

distances = pdist(A, 'euclidean');
dist_matrix = squareform(distances);

其中，pdist函数用于计算输入矩阵每两行之间的欧氏距离，返回一个向量。squareform函数用于将该向量转化为矩阵形式。

如果您希望计算不同的两个矩阵之间的欧氏距离，可以使用以下代码：

distances = pdist2(A, B, 'euclidean');

其中，pdist2函数用于计算矩阵A的每一行与矩阵B的每一行之间的欧氏距离，返回一个矩阵。