距离测度

基于定量变量的距离测度，聚类里还挺常用的，尤其是你在混合变量（定量+定性）的时候。定性变量不能直接算距离？用匹配比例法挺顺的，比如性别、学历、职位这种，靠一一比对，按比例给分。嗯，原始数据表稍微麻烦点，但好在方法简单，实用性还挺强。 定量变量的距离计算好理解，比如欧式距离、曼哈顿距离。但你遇上定性变量咋办？最常用的就是匹配比例法。比方说两个用户，一个是女大学中层，一个是女大学高层，那就能给出2/3的匹配值，逻辑通俗，挺适合实际业务场景。 距离矩阵也别忘了，它是聚类的底层逻辑核心。你要做层次聚类、K-means 都绕不开。可以参考这个距离矩阵的应用文章，讲得还不错，操作步骤也清晰。 要是你有定性

本代码库提供 Matlab 代码，用于论文中基于空间正则化超测度的超光谱图像聚类。SalinasA 和 PaviaU 两个真实 HSI 数据集来自。此外，还可以从代码库访问合成 HSI，即 FourSpheres 和 ThreeCube。

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。

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。

描述了如何通过距离、径向速度和径向加速度来仿真飞机的运动轨迹。具体步骤包括假设目标的真实运动轨迹，并以50ms间隔生成观测数据，绘制目标的真实和估计运动轨迹，以及预测和更新目标位置、速度和加速度方差。

这是一个函数，用于计算有向加权复杂网络中的最短路径。

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。

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。