Matlab dist函数 - 计算向量之间的距离

Matlab dist函数详解：计算向量距离
最新推荐文章于 2023-10-06 10:27:49 发布
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本文介绍了Matlab中的dist函数，用于计算向量间的欧氏、曼哈顿等距离。通过示例展示了如何使用dist函数，并强调其在机器学习和数据分析中的应用。

Matlab dist函数 - 计算向量之间的距离

在Matlab中，dist函数是一个用于计算向量之间距离的常用函数。它可以帮助我们度量两个向量之间的相似性或差异性，并在许多机器学习和数据分析任务中发挥重要作用。本文将详细介绍dist函数的用法，并提供相应的源代码示例。

dist函数的语法如下：

D = dist(X, Y)

其中，X和Y是两个维度相同的向量或矩阵。如果X和Y都是向量，那么它们必须具有相同的长度。如果X和Y都是矩阵，那么它们的列数必须相等。

dist函数计算的是X中每个向量与Y中每个向量之间的距离。返回的结果D是一个大小为M×N的矩阵，其中M是X中向量的数量，N是Y中向量的数量。矩阵D的第(i,j)个元素表示X中第i个向量与Y中第j个向量之间的距离。

下面是一个示例，演示如何使用dist函数计算两个向量之间的欧氏距离：

% 定义两个向量
x =
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