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。

相关问题

怎么用matlab pdist函数求多组坐标点之间的距离

我们可以使用matlab中的pdist函数来求多组坐标点之间的距离，具体步骤如下：

1. 准备坐标点矩阵P，每行表示一个坐标点，每列表示一个维度。

2. 使用pdist函数计算距离，语法为：

    D = pdist(P);

这将返回一个长度为n(n-1)/2的向量D，其中n为坐标点矩阵P的行数，表示所有点两两之间的距离。

3. 如果需要得到距离矩阵，可以使用squareform函数将距离向量转换为距离矩阵，语法为：

    D = squareform(D);

这将返回一个n x n的距离矩阵，其中D(i,j)表示第i个点和第j个点之间的距离。

下面是一个示例代码：

% 准备坐标点矩阵P
P = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];

% 使用pdist函数计算距离
D = pdist(P);

% 使用squareform函数得到距离矩阵
D_matrix = squareform(D);

% 输出距离矩阵
disp(D_matrix);

该代码将输出以下距离矩阵：

0           5.1962      10.3923     17.3205
5.1962      0           5.1962      12.1244
10.3923     5.1962      0           6.9282
17.3205     12.1244     6.9282      0

其中第i行第j列的值表示第i个坐标点和第j个坐标点之间的距离。

matlab中pdist2函数需要3个坐标，我的大矩阵里每行有12个坐标，即我希望每行做4次 如何实现

在MATLAB中，`pdist2` 函数通常用于计算两个向量集合之间的距离，它期望输入是一个矩阵，其中每一列代表一个向量。如果您的大矩阵里每行有12个坐标，表示每个样本由4个特征向量组成，那么您可以先将这12个坐标分为4组，分别作为四个独立的向量。

假设您的矩阵 `data` 的形状是 (n_samples, 12)，其中 n_samples 是样本数，可以按照以下步骤操作：

1. **reshape** 或 **split** 数据：首先，您需要用 `reshape` 函数将每行数据重塑为一个包含4个向量的新矩阵，或者使用 `split` 函数将每行数据按需分割。

% 如果数据是以列为主：
if iscolumn(data)
    feature_vectors = reshape(data, [], 4); % 重塑为(n_samples, 4)的矩阵
else
    feature_vectors = split(data, 4, 'rows'); % 分割为cell数组，每个cell都是一个长度为4的向量
end

2. **计算距离**：然后，您可以直接使用 `pdist2` 计算这些特征向量之间的距离。这里，假设 `feature_vectors` 是一个矩阵（如果是 cell 数组，需要先转成矩阵），`metric` 是您希望使用的距离度量（例如 'euclidean' 或 'cosine'）:

distance_matrix = pdist2(feature_vectors, feature_vectors, 'metric');

这个 `distance_matrix` 就会是一个对角线全为0的矩阵，因为每个向量与自身距离为0。