matlab中的pdist

在 Matlab 中，pdist 是一个函数，用于计算一组向量之间的距离或相似性。该函数支持多种距离度量方法，例如欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。pdist 函数可以用于聚类、分类、降维等数据分析任务中，常与其他函数一起使用，例如 linkage、cmdscale 等。具体用法可以通过在 Matlab 中输入 "help pdist" 命令来查看。

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matlab中pdist

pdist是MATLAB中的一个函数，用于计算一组向量之间的距离。它的语法如下：

D = pdist(X, distance)

其中X是一个m×n的矩阵，表示m个n维向量。distance是一个字符串，表示要计算的距离度量方法，如'euclidean'表示欧几里得距离，'cityblock'表示曼哈顿距离等。

pdist返回一个1×(m*(m-1)/2)的向量D，表示每对向量之间的距离。如果X中有n个向量，则D中前n个元素表示第1个向量与其他向量之间的距离，D中第n+1到2n-1个元素表示第2个向量与其他向量之间的距离，以此类推。

需要注意的是，pdist函数计算的是向量之间的距离，而不是向量内部的距离。如果要计算向量内部的距离，可以使用norm函数。

matlab中pdist函数

在Matlab中，pdist函数用于计算矩阵X中各对行向量的相互距离。具体而言，给定一个m行n列的矩阵X，pdist函数会生成一个长为m(m-1)/2的行向量D，其中D的每个元素表示X中对应行向量之间的距离。生成D的过程如下：首先，计算X的距离方阵，然后取方阵的下三角元素，并按照Matlab中矩阵的按列存储原则排列这些元素的索引。可以使用squareform函数将D转换为原距离方阵。squareform函数是用来进行这种转换的，它的逆变换也是squareform函数。\[1\]

对于给定的m行n列矩阵X，其中被视为m个行向量x1，x2，...，xm，pdist函数定义了向量xs和xt之间的各种距离如下：\[2\]

标准欧氏距离是一种常用的距离度量方法，它可以有效地解决欧氏距离的一些缺点。标准欧氏距离的计算公式如下：d2s,t = (xs - xt)V^(-1)(xs - xt)'，其中V是一个n行n列的对角矩阵，其第j个对角元素是S(j)^2，其中S是标准差向量。需要注意的是，在许多Matlab函数中，可以自定义V的值，不一定非得使用标准差，可以根据变量的重要程度设置不同的值，例如knnsearch函数中的Scale属性。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matlab中 pdist 函数详解(各种距离的生成)](https://blog.csdn.net/ww2011/article/details/121022149)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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