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。
相关问题

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。

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% 导入库 import matlab.io.* % 预先定义好的6张图片数据(灰度值) img1 = imresize(rgb2gray(imread('1.bmp')), [64, 64]); img2 = imresize(rgb2gray(imread('6.bmp')), [64, 64]); img3 = imresize(rgb2gray(imread('11.bmp')), [64, 64]); img4 = imresize(rgb2gray(imread('16.bmp')), [64, 64]); faceData = [ img1(:), img2(:), img3(:), img4(:)]; % 定义为一个矩阵 % 计算平均脸 meanFace = mean(faceData, 2); % 减去平均脸 F = double(faceData) - repmat(meanFace, [1, 4]); % 计算协方差矩阵 juzhen = cov(double(F')); % 使用 eig 函数计算特征值和特征向量 [eigVectors, eigValues] = eig(juzhen); % 将特征值从大到小排序,并获取对应的索引 [~, sortedIndices] = sort(diag(eigValues), 'descend'); % 根据排序后的索引重新排列特征向量 sortedEigVectors = eigVectors(:, sortedIndices); % 计算特征脸 eigenFaces = F .* sortedEigVectors(:,1:4); % K-L变换,基于PCA kLTransformedData = eigenFaces' * F; % 新的待识别的图像 testImage = imresize(rgb2gray(imread('wukong.jpg')), [64, 64]); testImageData = testImage(:); % 减去平均脸 F2 = double(testImageData) - meanFace; % 应用K-L变换 kLTransformedTestImage = eigenFaces' * F2; % 计算欧氏距离 distances = sqrt(sum((kLTransformedData - repmat(kLTransformedTestImage, 1, size(kLTransformedData, 2))).^2, 1)); % 设定阈值 threshold = 0.5 * max(distances); if any(distances < threshold) % 该图片更接近 "人脸" 类别 disp('该图像被认定为人脸!'); else % 该图片更接近 "非人脸" 类别 disp('该图像不是人脸!'); end 在上述代码中加入该要求从网上下载人脸数据集,构建人来训练和测试数据库;并给我代码

帮我看一下为什么这段代码里的SIR模型,在可视化中初始状态除一个节点其他都是感染态,并尽量帮我改正N = 100; % 网络中节点的总数 beta = 0.2; % 感染概率 gamma = 0.1; % 恢复概率 timesteps = 10; % 时间步长 radius = 0.01; % 给定半径 % 初始化节点状态 state = zeros(N, 3); % 节点状态矩阵:每行表示一个节点的状态 [S I R] % 生成二维平面上的随机节点分布 positions = rand(N, 2); % 每行表示一个节点的坐标位置 % 随机选择一个节点作为初始感染节点 initial_infected_node = randi(N); state(initial_infected_node, :) = [0 1 0]; % 节点初始状态 [S I R] % 输出随机选出的初始感染节点 disp(['Initial infected node: ', num2str(initial_infected_node)]); % 创建可视化窗口 figure; % 开始仿真 for t = 1:timesteps % 绘制节点状态图 scatter(positions(:, 1), positions(:, 2), [], state(:, 2), 'filled'); % 设置坐标轴和标题 xlabel('X'); ylabel('Y'); title(['Simulation of Epidemic Spread (Time step: ', num2str(t), ')']); % 刷新图形窗口 drawnow; % 添加延迟以实现动态效果 pause(0.9); % 更新节点状态 for node = 1:N % 如果节点已经是免疫态R,则跳过 if state(node, 3) == 1 continue; end % 如果节点处于易染态S if state(node, 1) == 1 % 计算与该节点相连的感染态邻节点数量 distances = sqrt(sum((positions - repmat(positions(node, :), N, 1)).^2, 2)); infected_neighbors = sum(state(distances <= radius, 2)); % 根据感染概率决定是否被感染 if rand <= beta * infected_neighbors / N state(node, :) = [0 1 0]; % 节点变为感染态I end else % 如果节点处于感染态I % 根据恢复概率决定是否变为免疫态R if rand <= gamma state(node, :) = [0 0 1]; % 节点变为免疫态R end end end % 显示当前时间步的节点状态 disp(['Node states at time step ', num2str(t), ':']); disp(state); end

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