Levenshtein距离

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。

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。

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。

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。