matlab最短距离分类器

根据提供的引用内容，可以了解到最短距离分类器是一种基于距离度量的分类方法，常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离。在Matlab中，可以通过计算测试集和训练集之间的距离来实现最短距离分类器。以下是一个简单的Matlab代码示例，用于计算欧氏距离并实现最短距离分类器：

% 假设Xtrain和Ytrain分别为训练集的特征和标签，Xtest为测试集的特征
% 计算欧氏距离
distall = zeros(size(Xtest, 2), size(Xtrain, 2)); % 用来存样本之间的距离
for i = 1:size(Xtest, 2)
    for j = 1:size(Xtrain, 2)
        distall(i, j) = norm(Xtest(:, i) - Xtrain(:, j));
    end
    % 找出最小距离对应的训练集的标签给到测试集
    [~, min_index] = min(distall(i, :));
    Ytest_model(1, i) = Ytrain(1, min_index);
end

% 计算准确率和错误率
c = ~[Ytest_model - Ytest];
disp('c为正确样本个数，err为错误率，acc为准确率');
c = sum(c');
err = (size(Xtest, 2) - c) / size(Xtest, 2);
acc = 1 - err;

相关问题

matlab 若干点最短距离

Matlab是一种数学软件，可用于数学计算、数据分析、图形可视化、机器学习等方面的应用。若干点最短距离可以通过Matlab的Graph and Network Algorithms Toolbox来实现。

在Matlab中，我们可以使用函数graph()来创建一个无向图，使用函数addnode()和addedge()来向这个无向图中添加节点和边。接着，使用函数shortestpath()或者distances()来计算这个无向图中若干点之间的最短距离。

具体实现方式可以参考以下代码：

% 创建一个5个节点的无向图
G = graph([1 1 2 2 3 4],[2 3 3 4 5 5]);

% 计算节点1和节点5之间的最短距离
shortestPath = shortestpath(G,1,5)

% 计算节点2和节点4之间的距离
dist = distances(G,2,4)

matlab贪心算法最短距离

MATLAB中的贪心算法并不是用来计算最短路径的，而是一种启发式算法，用于在给定的问题中寻找局部最优解。贪心算法每次都选择当前状态下的最优解，而不考虑整体最优解。贪心算法在解决某些特定问题时可以得到较好的结果，但并不适用于计算最短路径。

要计算最短路径，可以使用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法。Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。该算法采用贪心算法策略，每次选择与起点距离最近且未访问过的节点进行扩展，直至扩展到终点。而Floyd-Warshall算法是一种多源最短路径算法，可以计算任意两点之间的最短路径。该算法利用动态规划的思想，在给定的加权图上计算多个节点之间的最短路径。

因此，如果要计算最短路径，可以使用Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法，而不是MATLAB中的贪心算法。