通过多项式矩阵，根据距离矩阵求出对应的相似度矩阵，并用matlab实现

可以使用 MATLAB 中的 pdist 函数来计算距离矩阵，然后使用 MATLAB 中的 squareform 函数将其转换为对称矩阵。接下来可以使用以下公式将距离矩阵转换为相似度矩阵：

S(i,j) = exp(-gamma * D(i,j)^q)

其中，D(i,j) 表示距离矩阵中第 i 行第 j 列的元素，gamma 和 q 都是控制相似度的参数，可以根据实际情况进行调整。

下面是一个 MATLAB 实现的示例：

% 生成样本数据
X = randn(100, 10);

% 计算距离矩阵
D = pdist(X, 'euclidean');

% 将距离矩阵转换为对称矩阵
D = squareform(D);

% 计算相似度矩阵
gamma = 1;
q = 2;
S = exp(-gamma * D.^q);

% 可视化相似度矩阵
imagesc(S);
colorbar();
title('Similarity Matrix');

这段代码中，我们使用 pdist 函数计算样本数据 X 的欧式距离矩阵，并使用 squareform 函数将其转换为对称矩阵。然后，我们使用指数核函数将距离矩阵转换为相似度矩阵，并使用 imagesc 函数将其可视化出来。