使用 MATLAB 编程,计算一个矩阵中104个点的距离
时间: 2023-05-31 13:05:26 浏览: 65
以下是使用 MATLAB 编程计算104个点距离的示例代码:
```matlab
% 生成104个点的随机矩阵
points = rand(104, 2);
% 计算104个点之间的距离
distances = zeros(104, 104);
for i = 1 : 104
for j = 1 : 104
distances(i, j) = norm(points(i, :) - points(j, :));
end
end
% 显示距离矩阵
disp(distances);
```
解释:
1. 首先,我们生成一个104行2列的随机矩阵,表示104个点在二维平面上的坐标。
2. 然后,我们创建一个104行104列的距离矩阵,并将所有元素初始化为0。
3. 接下来,我们使用两个嵌套的for循环,计算每一对点之间的欧几里得距离,并将结果存储在距离矩阵中。
4. 最后,我们显示距离矩阵。
注意:这个程序的运行时间可能会比较长,因为对于104个点,需要计算4956个距离(排列组合公式C(104, 2) = 104*103/2)。如果需要计算更多点的距离,运行时间将会更长。
相关问题
使用 MATLAB 编程,计算一个矩阵中104个点的距离,并将距离小于3的点归0
假设这104个点的坐标存储在一个104行2列的矩阵中,可以使用以下代码计算距离并将距离小于3的点归0:
```matlab
% 假设坐标存储在名为points的矩阵中
n = size(points, 1); % 点的数量
distances = zeros(n, n); % 初始化距离矩阵为0
% 计算距离矩阵
for i = 1:n
for j = 1:n
distances(i,j) = norm(points(i,:) - points(j,:)); % 计算欧氏距离
end
end
% 将距离小于3的点归0
distances(distances < 3) = 0;
```
上述代码中,`norm(points(i,:) - points(j,:))` 表示计算两个点之间的欧氏距离,`distances(distances < 3) = 0` 表示将距离小于3的点的距离值设置为0。
有matlab写一个“matlab编程实现成对比较矩阵判别
函数”的代码吗?
当然,我可以为您提供代码。下面是一个用 MATLAB 编写的“成对比较矩阵判别函数”的示例代码:
function [w, b] = PairwiseDiscriminant(X, y)
% 计算样本X及其标签y的成对比较矩阵判别函数
% 输入:X为n*d的训练样本,其中n是样本数,d是特征数
% y是n维向量,其中第i个元素为第i个样本的标签,标签数最好是两个
% 输出:w和b是判别函数的参数,w是d维向量,b是一个实数
n = length(y);
assert(n >= 2 && length(unique(y)) == 2, '标签数量必须是2');
X1 = X(y == 1,:); % 正样本
X2 = X(y == 2,:); % 负样本
D = size(X,2); % 特征数
w = zeros(D,1); % 初始参数值
b = mean(X1) * w - mean(X2) * w; % 计算阈值初始值
epsilon = 1e-6; % 设置迭代结束条件
step_size = 0.1; % 步长参数
while true
w_old = w; % 保存上一次的参数
for i = 1:size(X1,1)
for j = 1:size(X2,1)
x_diff = X1(i,:) - X2(j,:); % 正例减负例
dist = norm(x_diff); % 计算距离
y_diff = sign(X1(i,:) - X2(j,:)); % 计算标签差异
w = w + step_size * (y_diff' * x_diff) / (1 + exp(dist * w' + b)); % 计算参数更新值
b = b + step_size * (y_diff' * 1) / (1 + exp(dist * w_old' + b)); % 计算阈值更新值
end
end
% 判断是否满足结束迭代条件
if norm(w - w_old) < epsilon
break;
end
end
end
这个函数使用成对比较矩阵判别方法,计算由训练数据 X 及其标签 y 计算出的判别函数的参数。由于该方法只能处理两个标签的分类问题,因此 y 中的标签数必须是 2。该函数使用一种简单的梯度下降算法,通过最小化分类误差来计算 w 和 b 的值。
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