matlab 实现欧氏距离

好的，关于 Matlab 实现欧氏距离，可以使用 `pdist2` 函数。具体实现方法如下：

% 假设有两个向量 a 和 b
a = [1, 2, 3];
b = [4, 5, 6];

% 使用 pdist2 函数计算欧氏距离
distance = pdist2(a, b, 'euclidean');

其中，`pdist2` 函数的第一个参数是一个 $m \times n$ 的矩阵，表示 $m$ 个 $n$ 维向量，第二个参数也是一个 $m' \times n'$ 的矩阵，表示 $m'$ 个 $n'$ 维向量。函数会返回一个 $m \times m'$ 的矩阵，表示这 $m$ 个向量与那 $m'$ 个向量之间的距离。

相关问题

matlab计算欧氏距离

欧氏距离是计算两个向量之间的距离的常用方法之一。在Matlab中，可以使用多种方法来计算欧氏距离。根据提供的引用内容，有三种方法可以实现欧氏距离的计算。

方法1: 使用向量相减和平方的方法

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: 使用循环遍历和累加平方的方法

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函数计算各行向量之间的欧式距离

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

通过调用上述方法之一，可以计算给定两个相同维度的向量x和y之间的欧氏距离。

示例代码:

x = [1,3,0,2];
y = [2,3,2,0];
dist = dist_E(x,y);

matlab欧氏距离

在Matlab中，可以使用不同的方法来计算欧氏距离。其中一种方法是使用公式法，即根据欧氏距离的定义，通过计算每个样本之间的差值的平方和然后取平方根来得到距离。另一种方法是使用pdist函数，该函数可以直接计算给定样本矩阵的欧氏距离。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB计算数据各种距离矩阵（欧式距离、加权欧式距离...）](https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/122056280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【数据挖掘】MATLAB实现欧氏距离计算](https://blog.csdn.net/qq_40618816/article/details/105378462)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]