matlab欧式距离函数

MATLAB中的欧式距离函数是用于计算欧几里德距离的函数。欧几里德距离是两点之间的距离，它是平面直角坐标系或三维空间中两点之间的直线距离。

MATLAB中实现欧式距离函数有两种方法：一种是使用内置函数norm（），另一种是使用勾股定理手动计算。

使用内置函数norm（）计算欧式距离很容易。它需要两个列向量作为输入，然后返回它们之间的欧几里德距离。代码如下：

d = norm(x - y);

其中x和y是两个列向量，d是它们之间的距离。

手动计算欧式距离需要使用勾股定理。计算公式如下：

d = sqrt(sum((x - y) .^ 2));

其中，x和y是两个列向量，.^ 表示将矩阵中的每个元素进行平方。使用sum函数求和，再使用sqrt函数计算加和的平方根。最终得到的值是它们之间的距离。

总之，MATLAB中的欧式距离函数是用来计算欧几里德距离的，可以使用内置函数norm（）或勾股定理手动计算。

相关问题

matlab中求欧式距离函数

在MATLAB中，可以使用`pdist`函数来计算欧式距离。`pdist`函数可以计算一组向量之间的距离，并返回一个距离矩阵。

以下是使用`pdist`函数计算欧式距离的示例代码：

% 创建一个包含多个向量的矩阵
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];

% 使用pdist函数计算欧式距离
D = pdist(X);

% 将距离矩阵转换为方阵形式
D_square = squareform(D);

% 输出结果
disp(D_square);

在上述示例中，我们创建了一个包含4个向量的矩阵`X`，每个向量有3个元素。然后，我们使用`pdist`函数计算了向量之间的欧式距离，并将结果存储在距离矩阵`D`中。最后，我们使用`squareform`函数将距离矩阵转换为方阵形式，并将结果存储在`D_square`中。

MATLAB不调用函数计算欧式距离

好的，如果您想在MATLAB中手动计算欧式距离的话，可以使用代码如下：

function distance = euclidean_distance(p1, p2)
    % 计算欧式距离
    distance = sqrt(sum((p1 - p2) .^ 2));
end

function nearest_neighbour = find_nearest_neighbour(test_point, dataset)
    % 初始化最小距离为正无穷，最近邻为 None
    min_distance = inf;
    nearest_neighbour = [];

    % 遍历数据集中的每个点
    for i = 1:size(dataset, 1)
        % 计算当前点与测试点的欧式距离
        distance = euclidean_distance(dataset(i,:), test_point);

        % 如果当前距离比最小距离小，则更新最小距离和最近邻
        if distance < min_distance
            min_distance = distance;
            nearest_neighbour = dataset(i,:);
        end
    end
end

这段代码使用了一个名为 `euclidean_distance` 的函数来计算欧式距离，然后在 `find_nearest_neighbour` 函数中使用这个函数来计算当前点与测试点的距离。修改后的代码可以正确地计算最近邻，并返回最近邻的坐标。