欧式距离计算在数据科学中蛮常用的,尤其在机器学习和数据挖掘的领域。其实,计算起来挺,只要你懂基本的数学原理。基本流程就是:先定义两个点的坐标,算差值、平方、求和,再开根号就行了。在 MATLAB 中实现这个过程也直接,像这样写个函数:
function distance = euclideanDistance(A, B)
if size(A, 2) ~= size(B, 2)
error('The vectors must have the same dimension.');
end
D_squared = (A - B).^2;
distance = sqrt(sum(D_squared));
end
这个函数可以用来计算任意两个点的欧式距离,输入是两个向量,输出就是它们之间的距离。其实,MATLAB 本身就支持这种计算,简洁明了,不用担心复杂度啥的。通过这种方式,你可以在做聚类、K-NN、SVM 等机器学习任务时用得上。
,如果你有大数据集,还是建议用 MATLAB 的矩阵运算来加速计算,能避免多麻烦。
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