最长距离法

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。

系统聚类法，作为多元统计分析中的一种重要分类方法，其核心在于通过分析类与类之间的距离来实现分类。

在本教程中，将使用MatLab对TM图像进行分类，并结合马氏距离法的分析方法。此过程基于提供的训练样本（附有一个ENVI CLASSIC导出的ASCII格式文件）。代码执行过程中，用户会遇到几个对话框提示，分别用于： 手动选择波段图像：系统会要求您打开多个波段的TM图像。 调整输出图像大小：可通过对话框选择最终图像的尺寸，以便更符合项目需求。 完成代码执行后，分类结果将直接显示于MatLab界面，并以系统时间自动命名和保存。 代码注释清晰，便于理解和学习，适合需要在TM图像分类中应用马氏距离法的用户。

问题描述：给定整数序列b1，b2，b3，…，bm，寻找最长的子序列使得子序列中的元素不下降。若存在i1 < i2 xss=removed xss=removed xss=removed>

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。

MATLAB递归迭代思路：在正整数集上定义以下迭代序列，通过递归或迭代求出序列中包含最多步数的初始数（n < 1>### 迭代规则1. 若n为偶数：n = n / 22. 若n为奇数：n = 3 * n + 1### 示例例如：以13为起点的序列为13 -> 40 -> 20 -> 10 -> 5 -> 16 -> 8 -> 4 -> 2 -> 1，总计10步。### 实现思路1. 设定递归/迭代函数，定义好奇偶条件语句。2. 计步及更新：每次迭代更新步数和n值，记录每个初始n下的序列步数。3. 检索最大步数：在小于100万的正整数范围内，找出生成最长序列的初始数。利用MATLAB脚本运行代码

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。

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