生成一个由1×1359图矩阵求出相似矩阵的matlab代码，其中相似矩阵由欧氏距离

以下是生成相似矩阵的Matlab代码：

% 生成1x1359的随机矩阵
A = rand(1, 1359);

% 计算相似矩阵
n = length(A);
B = zeros(n);
for i=1:n
    for j=1:n
        B(i,j) = sqrt(sum((A(i)-A(j)).^2));
    end
end

以上代码中，首先生成了一个1x1359的随机矩阵A，然后通过双重循环计算相似矩阵B，其中B(i,j)表示A中第i个元素和第j个元素之间的欧氏距离。最终得到的B即为由欧氏距离构成的相似矩阵。

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生成一个由图矩阵求出相似矩阵的matlab代码，其中相似矩阵由欧氏距离

以下是一个由图矩阵求出相似矩阵的 Matlab 代码，其中相似矩阵使用欧氏距离计算：

% 假设你已经有了一个图矩阵 A，大小为 n × m，其中 n 是节点数量，m 是每个节点的特征数量
% 下面是一个示例 A 矩阵，其中有 3 个节点，每个节点有 2 个特征
A = [1, 2; 3, 4; 5, 6];

% 计算 A 矩阵中每个节点的欧氏距离
dist = pdist(A);

% 将距离向量转换为距离矩阵
dist_matrix = squareform(dist);

% 计算相似矩阵，使用公式：S(i, j) = exp(-d(i, j)^2 / (2 * sigma^2))
% 其中 d(i, j) 是节点 i 和节点 j 之间的欧氏距离，sigma 是一个参数，用于控制相似度的范围
sigma = 1; % 设置 sigma 参数，这里使用了默认值 1
S = exp(-dist_matrix.^2 / (2 * sigma^2));

% 可选：将相似矩阵归一化到 [0, 1] 范围内
S = S / max(S(:));

这段代码首先使用 `pdist` 函数计算出矩阵 A 中每对节点之间的欧氏距离，然后使用 `squareform` 函数将距离向量转换为距离矩阵。接下来，使用欧氏距离计算相似矩阵，其中使用了一个参数 `sigma`，用于控制相似度的范围。最后，将相似矩阵归一化到 [0, 1] 范围内（可选）。

生成一个由1×1359图矩阵求出1×1359相似矩阵的matlab代码，其中相似矩阵由欧氏距离

以下是生成相似矩阵的Matlab代码：

% 生成1x1359的随机矩阵
A = rand(1, 1359);

% 计算相似矩阵
B = pdist(A', 'euclidean');
B = squareform(B);

以上代码中，首先生成了一个1x1359的随机矩阵A，然后利用`pdist`函数计算A中每个元素之间的欧氏距离，得到一个距离向量。接着，利用`squareform`函数将距离向量转化为相似矩阵B，其中B(i,j)表示A中第i个元素和第j个元素之间的欧氏距离。最终得到的B即为由欧氏距离构成的相似矩阵。