双向局部距离的Matlab函数点云距离计算工具

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。

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

diffe 函数用于计算向量 x 中相邻元素之间的欧几里德距离，即欧几里德微分。

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

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开发中，实现常见的柱状图距离计算，兼容PDIST接口。

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Matlab开发中，可以使用lat/long格式计算两个地理位置之间的距离。