类间距离

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

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。

利用Oracle的空间函数编写存储过程，计算用户点与设备（线或点对象）之间的距离。存储过程参数包括一个点坐标、设备表名和设备ID。

设计一个存储过程，用于计算两个地理坐标之间的距离，以提高数据库查询效率。该存储过程利用MySQL的地理信息功能，精确计算任意两点之间的距离，适用于地图应用和位置基础设施管理。

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 QT聚类与核心距离分析。这里提供了一些简单的MATLAB文件，用于执行QT聚类。

执行kmedioids聚类，仅需距离矩阵D和聚类数k。通过最小化成本函数sum(D(inds==i,inds==i),2)，对每个i=1:k，找到最优的集群分配'inds'。该过程以高效的矢量化方式完成集群分配和集群中心的计算，其中集群分配的时间复杂度为O(nk)，集群中心的时间复杂度为O(k*(最大集群大小)^2)。

请引用：Emre Güngör，Ahmet Özmen，使用高斯核的基于距离和密度的聚类算法，发表于《Expert Systems with Applications》第69卷，2017年，第10-20页，ISSN 0957-4174。详细信息请参阅原始文章链接：https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.022 （http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S095741630553X）。对于聚类数据集和/或形状集，您可以查看：https://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/

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。

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。