距离算法

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。

数据样本距离计算方法 在数据分析中，经常需要计算样本之间的距离，常用的距离算法包括： 1. 闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance) 闵可夫斯基距离是一种通用的距离度量方法，可以用于计算数值型特征向量之间的距离。其公式如下： $$d_{ij} = left(sum_{k=1}^n |x_{ik} - x_{jk}|^pright)^{1/p}$$ 其中，$x_{ik}$ 和 $x_{jk}$ 分别表示第 $i$ 个和第 $j$ 个样本的第 $k$ 个特征值，$n$ 表示特征数量，$p$ 是一个可调参数。 2. 欧几里得距离 (Euclidean Distance) 欧几里得距离是闵可夫斯基距离的一种特例，当 $p=2$ 时，闵可夫斯基距离即为欧几里得距离，其公式如下： $$d_{ij} = sqrt{sum_{k=1}^n (x_{ik} - x_{jk})^2}$$ 欧几里得距离是最常用的距离度量方法之一，它可以直观地反映样本之间的距离。 3. 其他距离度量方法 除了闵可夫斯基距离和欧几里得距离之外，还有许多其他的距离度量方法，例如曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度等。选择合适的距离度量方法取决于具体的应用场景和数据特征。

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(sqrt((A(i,1) - B(:,1)).^2 + (A(i,2) - B(:,2)).^2)); end for j = 1:length(B) distsB(j) = min(sqrt((B(j,1) - A(:,1)).^2 + (B(j,2) - A(:,2)).^2)); end dist = max([max(distsA), max(distsB)]); end 此代码将计算两个点集A和B之间的Hausdorff距离。

本工程代码提供了高效且实用的高速目标距离走动校正算法，利用 Keystone 插值算法实现。此代码针对毕设项目中处理大数据量雷达信号的需求而设计，包含 Keystone-DFT-IFFT 和 Keystone-CZT-IFFT 算法的实现。

时间序列分割是对时间序列数据进行分析和挖掘的重要方法之一。在给定标准模式的情况下，进化算法能够根据这些模式优化距离度量，以提高分割效果。

在进行数据挖掘和机器学习的过程中，聚类是一种常见的无监督学习方法，其主要目标是将相似的数据点分组在一起形成簇。聚类算法的效果很大程度上取决于所采用的距离度量方式，因为距离度量决定了数据点之间的相似程度。MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了多种距离计算方法来支持不同的聚类需求。详细介绍了MATLAB中几种常用的聚类算法距离计算方法，包括欧氏距离、标准欧氏距离、马氏距离、绝对值距离和闵科夫斯基距离。

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。

提出了两种新颖的特征选择算法。第一个是过滤方法，而第二个是包装方法。两种算法都依赖于多目标优化中的拥挤距离来衡量特征的重要性，对特征进行有效排序。较少拥挤的特征在目标属性（如类标签）上表现出更大的影响力，从而优化了特征选择的精度。实验结果验证了所提算法在不同数据集上的有效性和鲁棒性，展现了其在复杂场景中的适应能力。