Wasserstein距离

这段代码能够计算在给定样本下，两个均匀概率分布之间的1-Wasserstein距离和2-Wasserstein距离。从图形上来看，它衡量了输入向量的（归一化）直方图之间的距离。详细信息可参阅GitHub存储库。

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。

在MATLAB中，WBC_Matlab为离散分布聚类提供了一种高效的Wasserstein重心计算方法，特别适用于具有稀疏支持的情况。

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。

在数据挖掘实践中，我们需要计算不同记录之间以及记录与簇之间的距离。例如，给定两条记录p和q，分别包含属性性别、籍贯和年龄。对于簇C1和C2，我们计算记录p和q与这些簇之间的距离。

利用示例数据和程序说明，在MATLAB中执行最短距离聚类分析。

Matlab实现的平均扩散距离是一种计算技术，用于衡量分子在给定条件下的扩散范围。这项技术利用数学模型和计算算法，分析物质在不同环境中的传播效果。