欧式距离的matlab程序

欧式距离是一种常用的距离度量方法，用于计算向量之间的距离。在Matlab中，可以使用以下代码计算欧式距离：

function distance = euclidean_distance(vector1, vector2)
    difference = vector1 - vector2;
    squared_difference = difference .^ 2;
    sum_squared_difference = sum(squared_difference);
    distance = sqrt(sum_squared_difference);
end

这段代码定义了一个名为`euclidean_distance`的函数，输入参数为两个向量`vector1`和`vector2`，输出为它们之间的欧式距离`distance`。函数先计算两个向量的差值，然后对差值进行平方，再求和，最后取平方根得到欧式距离。

相关问题

matlab 欧式距离实现

在MATLAB中，可以使用以下代码来计算欧式距离：

function distance = euclidean_distance(point1, point2)
    % 计算欧式距离
    distance = sqrt(sum((point1 - point2).^2));
end

上述代码定义了一个名为`euclidean_distance`的函数，该函数接受两个参数`point1`和`point2`，分别表示两个点的坐标。函数内部使用了向量化操作`(point1 - point2).^2`来计算每个维度上的差值的平方，然后使用`sum`函数对所有维度上的平方差值进行求和，最后使用`sqrt`函数计算平方和的平方根，得到欧式距离。

你可以在调用该函数时传入具体的点坐标，例如：

point1 = [1, 2, 3];
point2 = [4, 5, 6];
distance = euclidean_distance(point1, point2);
disp(distance);

这样就可以计算出点`[1, 2, 3]`和点`[4, 5, 6]`之间的欧式距离，并将结果打印出来。

matlab实现欧式距离

在Matlab中实现欧式距离的方法有多种。下面是三种常见的实现方法：

方法1：使用数组操作

function dist = dist_E(x,y)
    dist = [];
    if(length(x)~=length(y))
        disp('length of input vectors must agree')
    else
        z =(x-y).*(x-y);
        dist = sqrt(sum(z));
    end
end

方法2：使用公式法

function dist = dist_E(x,y)
    [m,n] = size(x);
    dist = 0;
    for i=1:max(m,n)
        dist = dist + (x(i)-y(i))^2;
    end
    dist = sqrt(dist);
end

方法3：使用pdist函数

function dist = dist_E(x,y)
    dist = [x;y];
    dist = pdist(dist);
end

这些方法都可以用来计算任意给定两个相同维度的向量之间的欧式距离。