matlab中各种距离计算方式

来源：互联网发布：迅雷远程知乎编辑：程序博客网时间：2024/06/05 18:08

1、pdist函数

调用格式：Y=pdist(X,’metric’)
说明：用 ‘metric’指定的方法计算 X 数据矩阵中对象之间的距离。’
X：一个m×n的矩阵，它是由m个对象组成的数据集，每个对象的大小为n。

metric’取值如下：
‘euclidean’：欧氏距离（默认）；

‘seuclidean’：标准化欧氏距离；

‘mahalanobis’：马氏距离；

‘cityblock’：布洛克距离；

‘minkowski’：明可夫斯基距离；

‘cosine’：夹角余弦

‘correlation’：相关距离

‘spearman'

‘hamming’：汉明距离

‘jaccard’：杰卡德距离& 杰卡德相似系数

‘chebychev’：Chebychev距离

2、pdist2函数

D = pdist2(X,Y)
D = pdist2(X,Y,distance)
D = pdist2(X,Y,'minkowski',P)
D = pdist2(X,Y,'mahalanobis',C)
D = pdist2(X,Y,distance,'Smallest',K)
D = pdist2(X,Y,distance,'Largest',K)
[D,I] = pdist2(X,Y,distance,'Smallest',K)
[D,I] = pdist2(X,Y,distance,'Largest',K)

clc;clear;
x = rand(4,3)
y = rand(1,3)

md1 = pdist2(x,y,'Euclidean');

md2 = pdist2(x,y,'seuclidean');

md3 = pdist2(x,y,'mahalanobis');

md4 = pdist2(x,y,'cityblock');

md5 = pdist2(x,y,'minkowski',p);

md6 = pdist2(x,y,'chebychev');

md7 = pdist2(x,y,'cosine');

md8 = pdist2(x,y,'correlation');

md9 = pdist2(x,y,'hamming');

md10 = pdist2(x,y,'jaccard');
md11 = pdist2(x,y,'spearman');

D1=[d1,md1],D2=[d2,md2],D3=[d3,md3]

D4=[d4,md4],D5=[d5,md5],D6=[d6,md6]

D7=[d7,md7],D8=[d8,md8]

md9,md10,md11

运行结果如下：

x =

    0.5225    0.6382    0.6837
    0.3972    0.5454    0.2888
    0.8135    0.0440    0.0690
    0.6608    0.5943    0.8384

y =

0.5898 0.7848 0.4977

D1 =

    0.2462    0.2462
    0.3716    0.3716
    0.8848    0.8848
    0.3967    0.3967

D2 =

    0.8355    0.8355
    1.5003    1.5003
    3.1915    3.1915
    1.2483    1.2483

D3 =

  439.5074  439.5074
  437.5606  437.5606
  438.3339  438.3339
  437.2702  437.2702

D4 =

    0.3999    0.3999
    0.6410    0.6410
    1.3934    1.3934
    0.6021    0.6021

D5 =

    0.2147    0.2147
    0.3107    0.3107
    0.7919    0.7919
    0.3603    0.3603

D6 =

    0.1860    0.1860
    0.2395    0.2395
    0.7409    0.7409
    0.3406    0.3406

D7 =

    0.0253    0.0253
    0.0022    0.0022
    0.3904    0.3904
    0.0531    0.0531

D8 =

    1.0731    1.0731
    0.0066    0.0066
    1.2308    1.2308
    1.8954    1.8954

md9 =

     1
     1
     1
     1

md10 =

     1
     1
     1
     1

md11 =

    1.5000
    0.0000
    1.5000
    2.0000

3、mahal函数

调用格式：D2=mahal(Y,X)

D2(I) = (Y(I,:)-MU) * SIGMA^(-1) * (Y(I,:)-MU)',

例子：

x = mvnrnd([0;0], [1 .9;.9 1], 100);
y = [1 1;1 -1;-1 1;-1 -1];
MahalDist = mahal(y,x)
sqEuclidDist = sum((y - repmat(mean(x),4,1)).^2, 2)
plot(x(:,1),x(:,2),'b.',y(:,1),y(:,2),'ro')

4、squareform函数

计算上三角矩阵和方形矩阵之间的距离矩阵

调用格式：

Z = squareform(Y)如果Y是由pdist函数得到的向量，翻转Y为一个对称方矩格式，

则Z(i,j)表示为原数据上i和j间的距离。

详见 matlab help squareform

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