matlab将向量哈希并计算汉明距离

好的，我明白您的问题。要计算向量的哈希并计算汉明距离，可以使用MATLAB的pdist2函数。首先，使用哈希函数将向量转换为二进制码，然后计算两个向量的汉明距离。可以使用以下代码来实现：

hash = @(x) bitshift(uint64(x * 100), 13);
code = @(x) bitget(hash(x),1:64);
a = randn(1, 10);
b = randn(1, 10);
ha = cell2mat(arrayfun(code,a,'UniformOutput',false));
hb = cell2mat(arrayfun(code,b,'UniformOutput',false));
hd = pdist2(ha, hb, 'hamming');

这段代码将生成两个长度为10的随机向量a和b，并使用哈希函数将它们转换为哈希码。然后，使用pdist2函数计算它们之间的汉明距离hd。

相关问题

matlab如何对向量列表哈希化并计算汉明距离

首先，对向量列表进行哈希化可以使用Matlab中的hash()函数。该函数可以将一个向量列表转换为哈希值，以实现快速查找和比较。接下来，计算哈希值之间的汉明距离可以使用Matlab中的pdist2()函数。该函数可以计算两个向量之间的距离，包括汉明距离、欧几里德距离等。计算汉明距离时，可以设置距离度量为'hamming'。具体的代码实现如下：

% 向量列表
vecsList = [1 0 1 1; 0 1 0 1; 1 0 0 1];

% 哈希化
hash = DataHash(vecsList);

% 计算汉明距离
hammingDist = pdist2(hash, hash, 'hamming');

注意：以上代码仅作为示例，实际使用时需要根据具体需求进行相应的修改。

matlab将向量和向量列表进行哈希化并进行汉明距离计算案例

对于向量和向量列表的哈希化和汉明距离计算，可以使用Matlab中的hash函数和pdist函数。首先，使用hash函数将向量和向量列表哈希化，生成对应的哈希值。代码如下：

v1 = [1, 2, 3];
v2 = [4, 5, 6];
v3 = [7, 8, 9];
vecList = [v1; v2; v3];
hashV1 = string(hash(v1));
hashV2 = string(hash(v2));
hashV3 = string(hash(v3));
hashVecList = string(hash(vecList));

在上面的代码中，v1、v2和v3分别表示三个向量，vecList表示向量列表，使用hash函数将它们哈希化，生成对应的哈希值。

接下来，可以使用pdist函数来计算两个向量之间的汉明距离。代码如下：

hammingDist = pdist([bitset(hashV1,1:64); bitset(hashV2,1:64)], 'hamming');

在上面的代码中，bitset函数用来将字符串类型的哈希值转换为二进制，然后使用pdist函数计算两个哈希值之间的汉明距离。

对于向量列表，可以使用如下代码计算平均汉明距离：

hashVecListMatrix = [bitset(hashV1, 1:64); bitset(hashV2, 1:64); bitset(hashV3, 1:64)];
hammingDistVecList = pdist(hashVecListMatrix, 'hamming');
meanHammingDistVecList = mean(hammingDistVecList);

在上面的代码中，使用bitset函数将三个哈希值转换为二进制，并将它们组成一个矩阵。然后使用pdist函数计算哈希矩阵中所有向量之间的汉明距离，并计算平均汉明距离。

参考文献：

1. Matlab hash函数文档：https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/hash.html

2. Matlab pdist函数文档: https://www.mathworks.com/help/stats/pdist.html