matlab中如何计算欧氏距离
时间: 2023-11-07 10:20:33 浏览: 33
在Matlab中,可以使用“pdist”函数来计算欧氏距离。该函数需要两个输入参数:包含数据的矩阵和距离度量方法。对于欧氏距离,可以选择“euclidean”方法。以下是一个示例代码:
```
data = [1 2; 3 4; 5 6; 7 8]; % 数据矩阵
d = pdist(data, 'euclidean'); % 计算欧氏距离
```
在这个例子中,我们计算了数据矩阵中所有点之间的欧氏距离,并将结果存储在向量“d”中。
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
```matlab
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
```matlab
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
```matlab
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:
```matlab
x = [1,3,0,2];
y = [2,3,2,0];
dist = dist_E(x,y);
```
matlab 计算向量欧氏距离
假设有两个向量 A 和 B,它们的长度都为 n。那么它们的欧氏距离可以使用以下 MATLAB 代码计算:
```
dist = sqrt(sum((A-B).^2));
```
这里使用了 MATLAB 的内置函数 sum()、sqrt() 和运算符 ^2,它们的作用分别是对向量元素求和、计算平方根和执行元素级别的平方操作。