两个行向量内积计算matlab

在 MATLAB 中，可以使用 dot 函数来计算两个行向量的内积。例如，对于两个行向量 A 和 B，可以使用以下代码计算它们的内积：

A = [1 2 3];
B = [4 5 6];
C = dot(A, B);
disp(C);

这将输出结果 32，表示向量 A 和向量 B 的内积为 32。

相关问题

求一个8*2000的矩阵两个行向量之间的马氏距离MATLAB代码

在MATLAB中可以使用 `pdist2` 函数来计算矩阵中两个行向量之间的马氏距离。具体的代码如下：

% 生成一个8*2000的矩阵A
A = rand(8, 2000);

% 选择要比较的两个行向量，这里比较第1行和第2行
x = A(1, :); 
y = A(2, :);

% 计算马氏距离
M = pdist2(x', y', 'mahalanobis', cov(A'));

其中，`x` 和 `y` 分别表示要比较的两个行向量，`cov(A')` 表示矩阵 `A` 的协方差矩阵，`pdist2` 函数的第三个参数指定计算马氏距离，最终的结果存储在变量 `M` 中。需要注意的是，在使用 `pdist2` 函数计算马氏距离时，需要将行向量转置为列向量。

两向量余弦相似度代码 matlab

以下是计算两个向量余弦相似度的MATLAB代码示例：

function sim = cosine_similarity(x, y)
% 计算两个向量x和y的余弦相似度
% 输入：x和y为行向量
% 输出：sim为余弦相似度

    % 计算向量x和y的内积
    xy = x * y';
    
    % 计算向量x和y的模长
    x_norm = norm(x);
    y_norm = norm(y);
    
    % 计算余弦相似度
    sim = xy / (x_norm * y_norm);
end

使用示例：

x = [1, 2, 3];
y = [4, 5, 6];
sim = cosine_similarity(x, y);
disp(sim); % 输出：0.9746