``` dis=sum((repmat(center,m,1)-data1(:,1:2)).^2,2);```解释一下这句matlab
时间: 2024-06-17 14:05:41 浏览: 10
这段 MATLAB 代码计算了一个矩阵与向量之间的欧氏距离。其中,repmat(center,m,1) 生成了一个大小为 m*2 的矩阵,其中每一行都是 center 向量的复制,m 表示行数,2 表示列数。data1(:,1:2) 是 data1 矩阵的前两列。这两个矩阵相减得到一个大小为 m*2 的矩阵,然后对每一行的两个元素分别平方,再将两个平方项相加,得到一个大小为 m*1 的列向量。最后,使用 sum 函数将这个列向量中的所有元素相加,得到一个标量 dis。
相关问题
matlab中的Dist(:, 1) = sum((X - repmat(M(:, 1), 1, N)).^2, 1)';
该代码是计算矩阵 X 中每个向量与矩阵 M 的第一列向量的欧氏距离的平方,结果存储在一维矩阵 Dist 的第一列中。
具体地,代码中使用了以下函数和操作:
- repmat(M(:, 1), 1, N):将矩阵 M 的第一列向量沿着列方向重复 N 次,得到一个与 X 矩阵相同大小的矩阵,用于计算每个向量与 M 的第一列向量的距离。
- (X - repmat(M(:, 1), 1, N)).^2:将矩阵 X 中每个向量与上述矩阵中对应的向量相减,然后将差的每个元素平方,得到一个与 X 矩阵相同大小的矩阵,表示每个向量与 M 的第一列向量的距离的平方。
- sum((X - repmat(M(:, 1), 1, N)).^2, 1):对上述矩阵按列求和,得到一个行向量,表示每个向量与 M 的第一列向量的距离的平方之和。
- Dist(:, 1) = sum((X - repmat(M(:, 1), 1, N)).^2, 1)':将上述行向量转置成列向量,并赋值给 Dist 矩阵的第一列。Dist 的其他列可以通过类似的方式计算。
distance=(data-repmat(cluster(i,:),m,1)).^2;
这段代码是计算数据矩阵data中每个样本点与聚类中心cluster(i,:)的欧式距离的平方,其中m为数据矩阵data的行数(样本数)。具体来说,repmat(cluster(i,:),m,1)是将聚类中心cluster(i,:)复制成m行,然后与data做差,得到一个m行n列的矩阵,每行表示一个样本点与聚类中心的差值,再对每个差值的元素平方,最后得到一个m行n列的矩阵,每行表示一个样本点与聚类中心的欧式距离的平方。
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