distances = sqrt(sum((X-repmat(X(i,:), N, 1)).^2, 2))
时间: 2023-11-06 12:08:45 浏览: 42
这是一个计算欧式距离的公式,其中X是一个N行D列的矩阵,repmat(X(i,:), N, 1)是一个N行D列的矩阵,表示将X的第i行复制N次构成的矩阵,^2表示对矩阵中每个元素求平方,sum(...,2)表示对矩阵每行进行求和,最后再对每个和进行开方得到结果。该公式可用于计算X中每行与其他行之间的欧式距离。
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distances(i) = min(sqrt(sum((A - repmat(y(i,:), size(A,1), 1)).^2, 2)));
A:这是一个计算点集中每个点到一个给定点之间距离的公式。其中,A是一个点集(矩阵),y是给定点,size(A,1)表示矩阵A的行数,即A中点的个数。公式首先将y在矩阵中复制了size(A,1)次,然后将矩阵A和新生成的矩阵中每行分别进行减法,得到一个新的矩阵,再将该矩阵的每行向量平方相加,最后开根号得到一个距离向量。函数min则求解距离向量的最小值,即点集中离给定点最近的点的距离。
t0=clock; tstart = t0; for i=1:num_test distances = (repmat(test(i,:), num_train,1) - data).^2; % for efficiency, no need to take sqrt since it is a non-decreasing function distances = sum(distances,2)'; % sort the distances [junk, indeces] = sort(distances); for k=1:length(k_values)
这段代码开始了一个循环,用于计算测试样本与训练样本之间的距离,并对距离进行排序。
首先,`t0=clock;`将当前时间赋值给变量`t0`,用于记录开始的时间。
然后,`tstart = t0;`将`t0`的值赋给变量`tstart`,用于记录起始时间。
接下来,循环从`i=1`开始,一直执行到`num_test`结束。在每次循环中,代码计算测试样本与训练样本之间的距离,并对距离进行排序。
首先,`distances = (repmat(test(i,:), num_train,1) - data).^2;`计算了测试样本与所有训练样本之间的欧氏距离的平方。这里使用了`repmat`函数将测试样本扩展为与训练样本相同的数量,并与训练样本进行逐元素相减。然后,对差值进行平方运算。
接着,`distances = sum(distances,2)';`将每个训练样本与测试样本之间的距离进行累加,得到一个行向量。
接下来,`[junk, indeces] = sort(distances);`对距离进行排序,并返回排序后的距离向量和相应的索引向量。
最后,进入了一个内层循环,循环变量为`k`,从`k=1`开始,一直执行到`length(k_values)`结束。在每次循环中,可以进行与`k`值相关的操作。