广义距离变换MATLAB实现距离采样函数算法

介绍了如何在MATLAB中实现Hausdorff距离算法。Hausdorff距离用于衡量两个集合之间的相似度，通常用于图形、形状匹配等应用场景。通过此算法，可以有效计算两组点集之间的Hausdorff距离，该距离反映了一个点集到另一个点集的最远点距离。 MATLAB实现代码示例： function dist = hausdorffDistance(A, B) distsA = zeros(1, length(A)); distsB = zeros(1, length(B)); for i = 1:length(A) distsA(i) = min(sqr

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(su

这个Matlab函数用于计算两组点云之间的双向局部距离（BLD）。BLD是Hausdorff距离的一种扩展，提供了参考点云中每个点到测试点云的距离。该函数由Hak Soo Kim等人在医学物理学领域的研究中定义，适用于任意维度的点云。使用方法：输入参考点云和测试点云，函数将输出参考点云中每个点的局部距离（BLD）。详细信息可参见原论文：https://doi.org/10.1118/1.4754802。

广义 S 变换的 MATLAB 程序，挺适合刚上手或想深入这块儿的朋友玩一玩。代码结构清晰，用起来不绕弯，调试方便，适合配合自己数据实战一波。想了解原理的，看注释就够了，逻辑挺直白，没啥门槛。你要是做信号、时频这些，拿来直接改改就能用。 哦对了，作者还搭配了几个相关的资源链接，一起看看会更有感觉，是那个逆 S 变换和小波那几个，扩展性强，蛮推荐的。

这是一个函数，用于计算有向加权复杂网络中的最短路径。

Matlab实现的平均扩散距离是一种计算技术，用于衡量分子在给定条件下的扩散范围。这项技术利用数学模型和计算算法，分析物质在不同环境中的传播效果。

TOPSIS 的 MATLAB 实现，真的是搞多目标决策时一个挺实用的小工具。用距离算优劣，听起来挺数学的，其实操作不复杂，关键就是数据标准化、找最优最差方案，一顿距离计算搞定。这个代码资源把整个流程都串得蛮清楚，函数分得也比较规整，新手照着改改也能跑起来。适合用在资源分配、项目评估这些需要定量比较多个方案的场景，MATLAB 矩阵那叫一个顺手，效率也高。如果你常搞建模或者评估模型，这套代码拿来直接用或者改一改都还不错。

通过利用Hausdorff距离进行的图像模板匹配变换在MATLAB中实现。该方法允许精确比较图像之间的形状和结构，提高了匹配的准确性和效率。

diffe 函数用于计算向量 x 中相邻元素之间的欧几里德距离，即欧几里德微分。