代码解释：function [ distances ] = calculateDistance( city ) %计算距离 [~, col] = size(city); distances = zeros(col); for i=1:col for j=1:col distances(i,j)= distances(i,j)+ sqrt( (city(1,i)-city(1,j))^2 + (city(2,i)-city(2,j))^2 ); end end end

这段代码是一个计算距离的函数。它的输入是一个包含城市坐标的矩阵 city，矩阵的每一列代表一个城市的坐标。函数的输出是一个距离矩阵 distances，矩阵的每个元素 distances(i,j) 存储着城市 i 到城市 j 的距离。

首先，函数获取矩阵 city 的列数 col。然后，创建一个大小为 col x col 的零矩阵 distances，用于存储距离。

接下来，使用两层嵌套的循环遍历每对城市 i 和 j。在每次循环中，计算城市 i 到城市 j 的欧氏距离，并将结果存储在 distances(i,j) 中。计算欧氏距离使用了两点之间的欧氏距离公式：sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)，其中 (x1, y1) 和 (x2, y2) 分别是城市 i 和城市 j 的坐标。

最后，函数返回计算得到的距离矩阵 distances。

相关问题

% 数据集 X X = [x1, x2, x3, ..., xn]; % 聚类数目 k k ==20; % 迭代次数 max_iters max_iters == 100; % 随机选择 k 个数据点作为初始质心 centroids n == size(X, 1); rand_indices == randperm(n); centroids == X(rand_indices(1:k), :); % 初始化聚类结果 idx idx == zeros(n, 1); % 迭代次数 iters iters == 0; % 循环执行以下步骤直到 iters 达到 max_iters 或聚类结果不再发生变化 while iters < max_iters % 计算每个数据点到质心的欧氏距离，并将每个数据点分配给离其最近的质心，更新聚类结果 idx for i = 1:n distances = sum((X(i, :) - centroids).^2, 2); [~, min_idx] = min(distances); idx(i) = min_idx; end % 对于每个聚类的数据点，重新计算质心 centroids 作为该聚类内所有数据点的均值 for j = 1:k centroids(j, :) = mean(X(idx == j, :)); end % 更新迭代次数 iters iters = iters + 1; end % 输出聚类结果 idx 和最终的质心 centroids

这段代码是一个基本的 K-means 聚类算法的实现。它将数据集 X 分为 k 个簇，并通过迭代更新质心 centroids 和聚类结果 idx 直到达到最大迭代次数 max_iters 或聚类结果不再发生变化。

在代码中，需要注意以下几点：

1. 首先，通过随机选择 k 个数据点作为初始质心 centroids。

2. 初始化聚类结果 idx，将其所有元素初始化为 0。

3. 在 while 循环中，首先计算每个数据点到质心的欧氏距离，并将每个数据点分配给离其最近的质心，更新聚类结果 idx。

4. 然后，对于每个聚类的数据点，重新计算质心 centroids 作为该聚类内所有数据点的均值。

5. 最后，更新迭代次数 iters，继续下一轮迭代。

6. 当达到最大迭代次数 max_iters 或聚类结果不再发生变化时，while 循环结束。

7. 输出聚类结果 idx 和最终的质心 centroids。

请注意，这段代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行参数调优、处理异常情况等。此外，还可以根据需要添加适当的终止条件或优化策略来提高算法的效率和准确性。

给出正确代码：clear all;clc; % 定义MFCC参数 fs = 16000; % 采样率 frameSize = 0.025; % 帧长（秒） frameShift = 0.01; % 帧移（秒） numCoeffs = 13; % MFCC系数个数 numFilters = 26; % 梅尔滤波器组数 % 训练模板 keywords = {'开灯', '关灯', '开门', '关门', '前进', '后退', '向左', '向右', '停车', '启动'}; templates = cell(1, length(keywords)); for i = 1:length(keywords) keyword = audioread([keywords{i} '.wav']); template = mfcc(keyword, fs, frameSize, frameShift, numCoeffs, numFilters); templates{i} = template; end % 匹配录音并计算距离 recordingNames = {'向左', '向右', '停车', '启动'}; for i = 1:length(recordingNames) recording = audioread([recordingNames{i} '.wav']); features = mfcc(recording, fs, frameSize, frameShift, numCoeffs, numFilters); distances = zeros(1, length(keywords)); for j = 1:length(keywords) distance = dtw(features, templates{j}); distances(j) = distance; end [~, index] = min(distances); disp(['录制的是' keywords{index}]); end

这段代码看起来没有问题，可以正常运行。这个代码的功能是使用MFCC特征和DTW距离计算方法对录音进行语音识别，并输出识别结果。其中，训练模板包括10个关键词，分别是开灯、关灯、开门、关门、前进、后退、向左、向右、停车和启动。录音文件包括4个录音片段，分别是向左、向右、停车和启动。在程序运行过程中，会将每个录音片段与10个关键词的训练模板进行匹配，并输出匹配结果。