matlab多行向量两两计算欧氏距离

您好，以下是使用Matlab计算多行向量两两之间欧氏距离的代码示例：

假设您有一个3行4列的矩阵A，可以使用以下代码计算其中每两行之间的欧氏距离：

distances = pdist(A, 'euclidean');
dist_matrix = squareform(distances);

其中，pdist函数用于计算输入矩阵每两行之间的欧氏距离，返回一个向量。squareform函数用于将该向量转化为矩阵形式。

如果您希望计算不同的两个矩阵之间的欧氏距离，可以使用以下代码：

distances = pdist2(A, B, 'euclidean');

其中，pdist2函数用于计算矩阵A的每一行与矩阵B的每一行之间的欧氏距离，返回一个矩阵。

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matlab里有经纬度求欧式距离

在MATLAB中，可以使用“pdist”函数来计算经纬度之间的欧氏距离。此函数将一组点的两两距离作为输出，其中包括了所有可能的配对。为了计算经纬度之间的欧氏距离，需要输入的点应该是一个n个行和2个列的矩阵，每一行都包含经纬度坐标。下面是一个示例代码：

% 创建包含经纬度坐标的点矩阵
points = [40.7128 -74.0060; 34.0522 -118.2437; 51.5074 -0.1278];

% 使用“pdist”函数计算两两之间的距离
distances = pdist(points);

在这个例子中，“points”是一个包含3个点的矩阵，每一个点包括经度和纬度坐标。使用“pdist”函数计算这些点之间的欧氏距离，并将结果存储在“distances”变量中。在这个例子中，“distances”将是一个包含3个值的向量，每个值表示每对点之间的距离。

使用matlab中的pdist函数,求两个620的矩阵之间的距离. 得到的矩阵是12*12.请问这个12*12的矩阵每一个元素代表的是哪两个向量的距离

在 MATLAB 中，`pdist` 函数可以用于计算向量或矩阵间的距离。对于两个 6*20 的矩阵 A 和 B，假设我们使用欧氏距离来计算它们之间的距离，可以按照以下步骤进行计算：

1. 将矩阵 A 和 B 拼接成一个 12*20 的矩阵 C：

   C = [A; B];

2. 使用 `pdist` 函数计算矩阵 C 中所有向量之间的欧氏距离：

   D = pdist(C);

`D` 是一个长度为 132 的向量，包含了 C 中所有向量之间的两两距离。

3. 将 `D` 转化为一个 12*12 的距离矩阵。由于 `pdist` 函数默认返回压缩的距离向量，因此需要使用 `squareform` 函数将其还原为距离矩阵：

   distance_matrix = squareform(D);

`distance_matrix` 即为所求的 12*12 的距离矩阵，其中每个元素代表了矩阵 C 中不同向量之间的距离。

需要注意的是，`distance_matrix` 中对角线上的元素都是 0，因为每个向量与自身的距离为 0。另外，由于欧氏距离的对称性，矩阵中的元素满足 $d_{i,j} = d_{j,i}$，因此 `distance_matrix` 是一个对称矩阵。