生成一个由1×1359图矩阵求出1×1359相似矩阵的matlab代码,其中相似矩阵由欧氏距离
时间: 2024-02-21 19:00:21 浏览: 54
以下是生成相似矩阵的Matlab代码:
```matlab
% 生成1x1359的随机矩阵
A = rand(1, 1359);
% 计算相似矩阵
B = pdist(A', 'euclidean');
B = squareform(B);
```
以上代码中,首先生成了一个1x1359的随机矩阵A,然后利用`pdist`函数计算A中每个元素之间的欧氏距离,得到一个距离向量。接着,利用`squareform`函数将距离向量转化为相似矩阵B,其中B(i,j)表示A中第i个元素和第j个元素之间的欧氏距离。最终得到的B即为由欧氏距离构成的相似矩阵。
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生成一个由1×1359图矩阵求出相似矩阵的matlab代码,其中相似矩阵由欧氏距离
以下是生成相似矩阵的Matlab代码:
```matlab
% 生成1x1359的随机矩阵
A = rand(1, 1359);
% 计算相似矩阵
n = length(A);
B = zeros(n);
for i=1:n
for j=1:n
B(i,j) = sqrt(sum((A(i)-A(j)).^2));
end
end
```
以上代码中,首先生成了一个1x1359的随机矩阵A,然后通过双重循环计算相似矩阵B,其中B(i,j)表示A中第i个元素和第j个元素之间的欧氏距离。最终得到的B即为由欧氏距离构成的相似矩阵。
生成一个由图矩阵求出相似矩阵的matlab代码,其中相似矩阵由欧氏距离
以下是一个由图矩阵求出相似矩阵的 Matlab 代码,其中相似矩阵使用欧氏距离计算:
```matlab
% 假设你已经有了一个图矩阵 A,大小为 n × m,其中 n 是节点数量,m 是每个节点的特征数量
% 下面是一个示例 A 矩阵,其中有 3 个节点,每个节点有 2 个特征
A = [1, 2; 3, 4; 5, 6];
% 计算 A 矩阵中每个节点的欧氏距离
dist = pdist(A);
% 将距离向量转换为距离矩阵
dist_matrix = squareform(dist);
% 计算相似矩阵,使用公式:S(i, j) = exp(-d(i, j)^2 / (2 * sigma^2))
% 其中 d(i, j) 是节点 i 和节点 j 之间的欧氏距离,sigma 是一个参数,用于控制相似度的范围
sigma = 1; % 设置 sigma 参数,这里使用了默认值 1
S = exp(-dist_matrix.^2 / (2 * sigma^2));
% 可选:将相似矩阵归一化到 [0, 1] 范围内
S = S / max(S(:));
```
这段代码首先使用 `pdist` 函数计算出矩阵 A 中每对节点之间的欧氏距离,然后使用 `squareform` 函数将距离向量转换为距离矩阵。接下来,使用欧氏距离计算相似矩阵,其中使用了一个参数 `sigma`,用于控制相似度的范围。最后,将相似矩阵归一化到 [0, 1] 范围内(可选)。
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