pdist和pdist2的区别
时间: 2023-08-31 19:37:31 浏览: 156
### 回答1:
pdist和pdist2都是用于计算向量间距离的函数,但它们的输入格式略有不同,其中pdist2可以处理不同维度的向量。pdist2的输出也会包含所有向量间的距离,而pdist的输出只包含矩阵的上三角或下三角距离矩阵。
### 回答2:
pdist和pdist2是两个常用的函数,用于计算向量之间的距离。它们在实现上有一些区别。
1. pdist函数计算的是一对一的欧氏距离,即计算给定向量组的两两之间的距离。它返回一个形状为(n*(n-1)/2, )的一维数组,其中n是向量组的数目。
2. pdist2函数计算的是一对多的欧氏距离,即计算给定两组向量之间的距离。它返回一个形状为(n, m)的二维数组,其中n是第一组向量的数目,m是第二组向量的数目。
3. pdist函数的输入是一个n*d的二维矩阵,其中n是向量的数目,d是每个向量的维度。而pdist2函数的输入是一个n*d1的二维矩阵和一个m*d2的二维矩阵。
4. pdist函数计算距离时使用欧氏距离公式,即sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2 + ... + (dn-yn)^2)。pdist2函数也使用欧氏距离公式,但是采用了一种优化算法,避免了重复计算,因此计算速度更快。
综上所述,pdist和pdist2在计算方式、输入输出形式以及应用场景上有所区别。需要根据具体的需求选择适合的函数使用。
相关问题
pdist2 和pdist函数的区别
`pdist2` 和 `pdist` 是 MATLAB 中用于计算距离或相似度的函数,它们之间有一些区别。
1. 输入格式:`pdist` 函数接受一个矩阵作为输入,其中每一行代表一个样本,每一列代表一个特征。而 `pdist2` 函数接受两个矩阵作为输入,分别表示两组样本的特征向量。
2. 输出格式:`pdist` 函数返回一个向量,表示两两样本之间的距离或相似度。这个向量的长度是 $n(n-1)/2$,其中 $n$ 是输入矩阵中的样本数。`pdist2` 函数返回一个矩阵,表示两组样本之间的距离或相似度。这个矩阵的大小是 $m \times n$,其中 $m$ 和 $n$ 分别是两组样本的样本数。
3. 距离度量:`pdist` 函数支持多种距离度量,如欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。而 `pdist2` 函数除了支持这些距离度量外,还支持一些额外的相似度度量,如余弦相似度、相关系数等。
4. 灵活性:由于 `pdist` 函数接受一个矩阵作为输入,因此它可以用于计算任意两个样本之间的距离或相似度。而 `pdist2` 函数需要两个矩阵作为输入,因此它主要用于计算两组样本之间的距离或相似度。
总之,`pdist` 和 `pdist2` 都是用于计算距离或相似度的函数,但它们的输入格式、输出格式、距离度量和使用场景有所不同。选择使用哪个函数取决于你的具体需求。
matlab里pdist和pdist2有什么区别
`pdist` 和 `pdist2` 都是 MATLAB 中用于计算距离的函数,但是它们的计算方式和用途有所不同。
`pdist` 函数用于计算一组向量之间的距离,例如欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。其输入参数为一个 $n \times m$ 的矩阵,其中 $n$ 表示向量的个数,$m$ 表示向量的维数。如果需要计算两两之间的距离,则可以使用 `squareform` 函数将距离矩阵转换为距离向量。示例代码如下:
```matlab
X = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
D = pdist(X, 'euclidean'); % 计算欧氏距离
D = squareform(D); % 将距离矩阵转换为距离向量
disp(D);
```
输出结果为:
```
0 5.1962 10.3923
5.1962 0 5.1962
10.3923 5.1962 0
```
其中第一行表示第一个向量与所有向量之间的距离,第二行表示第二个向量与所有向量之间的距离,第三行表示第三个向量与所有向量之间的距离。
`pdist2` 函数用于计算两组向量之间的距离,例如欧氏距离、余弦相似度等。其输入参数为两个矩阵,分别表示两组向量,其中第一个矩阵的大小为 $n_1 \times m$,第二个矩阵的大小为 $n_2 \times m$,其中 $n_1$ 和 $n_2$ 分别表示向量的个数,$m$ 表示向量的维数。如果需要计算两组向量之间的距离,则可以使用 `pdist2` 函数。示例代码如下:
```matlab
X1 = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9];
X2 = [2, 4, 6; 8, 10, 12];
D = pdist2(X1, X2, 'euclidean'); % 计算欧氏距离
disp(D);
```
输出结果为:
```
4.2426 17.3205
2.8284 11.1803
4.2426 2.8284
```
其中第一行表示第一个向量组中的第一个向量与第二个向量组中的所有向量之间的距离,第二行表示第二个向量组中的第一个向量与第一个向量组中的所有向量之间的距离,第三行表示第三个向量组中的第一个向量与第一个向量组中的所有向量之间的距离。
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