MATLAB最短距离聚类

MATLAB QT聚类与核心距离分析。这里提供了一些简单的MATLAB文件，用于执行QT聚类。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

在进行数据挖掘和机器学习的过程中，聚类是一种常见的无监督学习方法，其主要目标是将相似的数据点分组在一起形成簇。聚类算法的效果很大程度上取决于所采用的距离度量方式，因为距离度量决定了数据点之间的相似程度。MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了多种距离计算方法来支持不同的聚类需求。详细介绍了MATLAB中几种常用的聚类算法距离计算方法，包括欧氏距离、标准欧氏距离、马氏距离、绝对值距离和闵科夫斯基距离。

执行kmedioids聚类，仅需距离矩阵D和聚类数k。通过最小化成本函数sum(D(inds==i,inds==i),2)，对每个i=1:k，找到最优的集群分配'inds'。该过程以高效的矢量化方式完成集群分配和集群中心的计算，其中集群分配的时间复杂度为O(nk)，集群中心的时间复杂度为O(k*(最大集群大小)^2)。

开始时，程序会要求输入节点数量，并生成一个在空间中分布的图形，节点之间带有时间延迟。接着，根据维基百科链接中的理论解释，使用距离向量路由算法计算从源节点到目的节点的最短路径。

聚类和距离度量是数据挖掘中的经典内容，是在数据集时，它理解数据点之间的相似度。想象一下，你有一堆数据，需要找出彼此接近的部分。这个过程就像是把这些数据分成不同的“群体”，而这个“群体”是通过计算彼此间的距离来划分的。比如，你可以使用欧几里得距离来衡量两个数据点之间的距离，直观又有效。推荐一些相关的资源供你参考，挺有用的。如果你想了解更多的关联规则挖掘技术，也可以看看这些相关文章。实战中，理解这些概念对提高数据的精度和效率会有哦。

这是P. Felzenszwalb和D. Huttenlocher的论文中提出的距离采样函数的广义距离变换算法的简单MATLAB实现。函数DT()通过为每个维度调用DT1()来计算二维图像的距离变换。该方法可以轻松扩展到更高维度。由于inf值的处理存在问题，因此对于图像中以“无”抛物线为中心的点，应该给它们一个较大的数值（如1e10）。此外，算法被修改为使第二个参数返回输入的功率图，该图展示了每个点到其最近的点的距离。若所有输入点具有相同的值，函数将简化为计算标准的距离变换和Voronoi图。

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。