matlab中pdist

在Matlab中，pdist是一个用于计算向量间距离的函数。它可以计算一组向量之间的欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等多种距离度量方式。pdist函数的语法如下：

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，表示距离度量方式，可以是'euclidean'表示欧氏距离、'cityblock'表示曼哈顿距离、'chebychev'表示切比雪夫距离等。d是一个向量，表示X中所有向量两两之间的距离。

相关问题

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]
[ .reference_list ]

C++实现MATLAB中pdist函数

MATLAB中的pdist函数用于计算一组数据中两两样本之间的距离。在C++中，可以使用以下代码实现pdist函数的功能：

#include <cmath>
#include <vector>

double euclidean_distance(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y) {
    double distance = 0.0;
    for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
        distance += std::pow(x[i] - y[i], 2);
    }
    return std::sqrt(distance);
}

std::vector<double> pdist(const std::vector<std::vector<double>>& data) {
    std::vector<double> distances;
    for (size_t i = 0; i < data.size(); ++i) {
        for (size_t j = i + 1; j < data.size(); ++j) {
            double distance = euclidean_distance(data[i], data[j]);
            distances.push_back(distance);
        }
    }
    return distances;
}

其中，`euclidean_distance`函数用于计算两个样本之间的欧氏距离，`pdist`函数则遍历所有样本对，并调用`euclidean_distance`计算距离，最终返回所有距离值的向量。注意，这里的输入数据应为一个二维向量，其中每个子向量表示一个样本的特征向量。