现在有两个50乘12的矩阵 我想两个矩阵每行的1-3作为一个三维的坐标,4-6作为一个三维的坐标,7-9作为一个三维的坐标,10-12作为一个三维的坐标,这样就相当于每行有四个向量,我想两个矩阵每一行的4个向量都分别用pdist2求欧式距离
时间: 2024-10-12 22:12:53 浏览: 7
如果你想将两个50x12的矩阵转换为每个元素可以视为三维空间中的四个独立向量,并计算它们之间的欧式距离,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,你需要从两个矩阵中提取出对应的子矩阵,每个子矩阵包含一个行内的四个连续元素,形成四个50x3的子矩阵。例如,如果矩阵A是这样的:
```
A = [
[a11 a12 a13 a14 ... a19],
[a21 a22 a23 a24 ... a29],
...,
[a50 a52 a53 a54 ... a59]
]
```
提取后的子矩阵可以是:
```
A_sub1 = [a11 a12 a13], A_sub2 = [a14 a15 a16], ..., A_sub5 = [a57 a58 a59]
```
2. 对于矩阵B,做同样的处理,得到B_sub1至B_sub5。
3. 使用`pdist2`函数,通常在Python的`sklearn.metrics.pairwise`模块中找到,它会计算两个向量集合中所有对之间的欧式距离。对于每一个子矩阵A_subi和B_subj,你可以这样做:
```python
from sklearn.metrics import pdist, squareform
# 假设我们已经有一个名为pairwise_distances的函数实现了pdist2
euclidean_dists = []
for i in range(5):
dist_i_j = pairwise_distances(A_subi.reshape(-1, 3), B_subj.reshape(-1, 3))
euclidean_dists.append(dist_i_j)
# 将单对的距离组合成一个完整的矩阵,形如 (50, 50)
full_distance_matrix = squareform(euclidean_dists)
```
4. `full_distance_matrix`将是两个矩阵每行的四个向量间的欧式距离矩阵,维度为50x50。
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