求两个向量的相似度matlab算法

在 MATLAB 中，可以使用 `pdist2` 函数来计算两个向量之间的距离或相似度。

以下是计算两个向量相似度的示例代码：

A = [1, 2, 3, 4];
B = [2, 4, 6, 8];

% 欧几里德距离
euclidean_dist = pdist2(A, B, 'euclidean');
euclidean_sim = 1 ./ (1 + euclidean_dist);

% 余弦相似度
cosine_sim = dot(A, B) / (norm(A) * norm(B));

% Jaccard 相似度
A = logical([1, 1, 0, 1]);
B = logical([1, 0, 1, 1]);
jaccard_sim = pdist2(A, B, 'jaccard');

其中，`pdist2` 函数的第三个输入参数指定距离或相似性度量的类型。可以选择的距离或相似度度量包括：

- 欧几里德距离（'euclidean'）
- 曼哈顿距离（'cityblock'）
- 切比雪夫距离（'chebychev'）
- 闵可夫斯基距离（'minkowski'）
- 余弦相似度（'cosine'）
- 相关系数（'correlation'）
- Jaccard 相似度（'jaccard'）等。

根据需要选择相应的度量即可。