计算两组输入的每对之间的距离。
以下是常见的调用约定:
1.``Y = cdist(XA,XB,'euclidean')``
计算:math:`m`之间的距离
欧几里德距离(2-norm)作为距离度量
点。这些点排列如下:math:`m`
:math:矩阵X中的`n`维行向量。
2.``Y = cdist(XA,XB,'minkowski',p)``
使用Minkowski距离计算距离
:math:`|| u-v || _p`(:math:`p`-norm)其中:math:`p \\ geq 1`。
3.``Y = cdist(XA,XB,'cityblock')``
计算城市街区或曼哈顿之间的距离
点。
4.``Y = cdist(XA,XB,'seuclidean',V =无)``
计算标准欧氏距离。标准化
两个n向量“u”和“v”之间的欧几里德距离是
.. 数学::
\\ sqrt {\\ sum {(u_i-v_i)^ 2 / V [x_i]}}。
V是方差向量; V [i]是对所有方差计算的方差
点的第i个组成部分。如果没有通过,那就是
自动计算。
5.``Y = cdist(XA,XB,'sqeuclidean')``
计算平方欧几里德距离:数学:`|| u-v || _2 ^ 2`之间
向量。
6.``Y = cdist(XA,XB,'cosine')``
计算向量u和v之间的余弦距离,
.. 数学::
1 - \\ frac {u \\ cdot v}
{{|| u ||} _2 {|| v ||} _2}
其中:math:`|| * || _2`是其参数``*``的2范数,和
:math:`u \\ cdot v`是点数乘积:math:`u`和:math:`v`。
7.``Y = cdist(XA,XB,'correlation')``
计算向量u和v之间的相关距离。这是
.. 数学::
1 - \\ frac {(u - \\ bar {u})\\ cdot(v - \\ bar {v})}
{{||(u - \\ bar {u})||} _2 {||(v - \\ bar {v})||} _2}
其中:math:`\\ bar {v}`是向量v的元素的平均值,
和:math:`x \\ cdot y`是点数乘积:math:`x`和:math:`y`。
8.``Y = cdist(XA,XB,'汉明')``
计算归一化的汉明距离,或者比例
那两个n向量之间的向量元素``u``和``v``
不同意。为了节省内存,矩阵“X”可以是类型
布尔值。
9.``Y = cdist(XA,XB,'jaccard')``
计算点之间的Jaccard距离。鉴于两个
向量,``u``和``v``,Jaccard距离是
这些元素的比例是``u [i]``和``v [i]``那个
不同意,其中至少有一个非零。
10.``Y = cdist(XA,XB,'chebyshev')``
计算点之间的切比雪夫距离。该
两个n向量“u”和“v”之间的切比雪夫距离是
它们各自元素之间的最大范数为1。更多
确切地说,距离是由
.. 数学::
d(u,v)= \\ max_i {| u_i-v_i |}。
11.``Y = cdist(XA,XB,'canberra')``
计算点之间的堪培拉距离。该
两点之间的堪培拉距离``u``和``v``是
.. 数学::
d(u,v)= \\ sum_i \\ frac {| u_i-v_i |}
{| u_i | + | V-I |}。
12.``Y = cdist(XA,XB,'braycurtis')``
计算点之间的Bray-Curtis距离。该
Bray-Curtis两点之间的距离``u``和``v``是
.. 数学::
d(u,v)= \\ frac {\\ sum_i(u_i-v_i)}
{\\ sum_i(u_i + v_i)}
13.``Y = cdist(XA,XB,'mahalanobis',VI =无)``
计算点之间的马哈拉诺比斯距离。该
两点之间的马哈拉诺比斯距离``u``和``v``是
:math:`(u-v)(1 / V)(u-v)^ T`其中:math:`(1 / V)`(``VI``
变量)是逆协方差。如果``VI``不是None,
``VI``将用作逆协方差矩阵。
14.``Y = cdist(XA,XB,'yule')``
计算布尔值之间的Yule距离
向量。 (参见`yule`函数文档)
15.``Y = cdist(XA,XB,'匹配')``
计算布尔值之间的匹配距离
向量。 (参见`matching`函数文档)
16.``Y = cdist(XA,XB,'骰子')``
计算布尔向量之间的Dice距离。 (看到
`骰子`功能文档)
17.``Y = cdist(XA,XB,'kulsinski')``
计算布尔值之间的Kulsinski距离
向量。 (参见`kulsinski`函数文档)
18.``Y = cdist(XA,XB,'rogerstanimoto')``
计算布尔值之间的Rogers-Tanimoto距离
向量。 (参见`rogerstanimoto`功能文档)
19.``Y = cdist(XA,XB,'russellrao')``
计算布尔值之间的Russell-Rao距离
向量。 (参见`russellrao`功能文档)
20.``Y = cdist(XA,XB,'sokalmichener')``
计算布尔值之间的Sokal-Michener距离
向量。 (参见`sokalmichener`功能文档