距离矩阵计算

介绍了如何使用指数p计算两个矩阵列之间的Minkowski距离。考虑到矩阵可能在行和列维度上具有不同大小，函数提供了示例和用户指南。

在距离矩阵matlab代码的应用实例中，我们可以看到如何有效利用该技术来解决实际问题。

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。

Matlab开发：计算环间距离。使用Vagner-Fisher算法计算Levenshtein和编辑距离。

经纬度的小工具里，距离计算这个功能是最常用也最实在的。这个小工具用起来挺顺手，直接输两组经纬度，点一下就能出结果，算得还挺快。 页面设计不复杂，响应也快，适合快速查两地之间的直线距离。不管你是地图开发、轨迹，还是做个配送系统，都会用得上。 如果你想搞清楚经纬度和大圆距离的算法，可以看看这篇相关文章：计算地球上两点间的大圆距离，讲得挺细的。 而且这工具不是孤零零一个，想延伸功能？比如转Maidenhead系统、转UTM坐标、甚至导入到Hive或Elasticsearch里，都有现成的资源： Maidenhead 定位器计算 Matlab 开发经纬度与 UTM 坐标精准转换 Hive

在Matlab开发中，实现常见的柱状图距离计算，兼容PDIST接口。

在数据挖掘实践中，我们需要计算不同记录之间以及记录与簇之间的距离。例如，给定两条记录p和q，分别包含属性性别、籍贯和年龄。对于簇C1和C2，我们计算记录p和q与这些簇之间的距离。

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

在Matlab编程中，进行XNDFT矩阵的计算是一项重要任务，该矩阵用于DFT调制。

BIDMat 的矩阵加速能力挺适合搞数据挖掘的你。不光支持 CPU，多卡 GPU 也能用上，速度上来得快。源码放在 GitHub 上，搭个环境主要是配好 CUDA、Apache Maven，Windows 下用 CYGWIN 会省不少事。嗯，代码是纯 Java 的，用起来还挺清爽，响应也快。适合做大规模的矩阵计算，比如训练机器学习模型、跑聚类啥的。如果你搞的是高性能挖掘任务，这库真能省你不少麻烦。