Advertisement

Hausdorff 距离的计算：在欧几里得度量空间中求解两组点间的距离 - MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目使用MATLAB实现Hausdorff距离算法，在二维或三维欧氏空间中计算两组点集之间的距离，适用于模式识别和图像处理等领域。 Hausdorff 距离是一种数学工具，用于衡量度量空间内两个点集之间的接近程度。这种距离可以用来为两组轨迹、数据云或任意一组点的相似性提供一个数值评分。此函数将计算并返回这两个点集合间的 Hausdorff 距离。关于 Hausdorff 距离的具体定义和应用，可以在相关数学文献中找到详细信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Hausdorff 距离的计算：在欧几里得度量空间中求解两组点间的距离 - MATLAB开发
    优质
    本项目使用MATLAB实现Hausdorff距离算法，在二维或三维欧氏空间中计算两组点集之间的距离，适用于模式识别和图像处理等领域。 Hausdorff 距离是一种数学工具，用于衡量度量空间内两个点集之间的接近程度。这种距离可以用来为两组轨迹、数据云或任意一组点的相似性提供一个数值评分。此函数将计算并返回这两个点集合间的 Hausdorff 距离。关于 Hausdorff 距离的具体定义和应用，可以在相关数学文献中找到详细信息。
     
  • 欧几里得距离：计算两向量间的距离 - MATLAB开发
    优质
    本项目介绍如何使用MATLAB编程来计算两个向量之间的欧几里得距离，适用于数据科学和机器学习中的相似度测量。 `z=mydist(w,p)` 计算两个向量 `w:SxR` 和 `p:RxQ` 之间的欧氏距离，并返回 `z:SxQ`，表示 `w` 的行与 `p` 的列之间的距离。此函数的功能类似于 Matlab 中的 `dist(w,p)` 函数，但使用的内存更少。这有助于在神经网络的大数据集训练过程中避免“内存不足错误”。
     
  • Euclidean-Distance：计算两数组间的欧几里得距离
    优质
    Euclidean-Distance函数用于快速准确地计算两个数组之间的欧几里得距离，适用于数据分析与机器学习中的相似度衡量。 欧几里得距离用于计算两个数组之间的直线距离，在欧氏空间中表示两点间的最短路径。可以通过npm安装compute-euclidean-distance来使用此功能。 用法如下： ```javascript var euclidean = require(compute-euclidean-distance); ``` 函数`euclidean(x, y[, accessor])`可以用来计算两个数组之间的欧几里得距离。 例如，给定两个数组x和y， ```javascript var x = [2, 4, 5, 3, 8, 2], y = [3, 1, 5, -3, 7 ,2]; ``` 调用`euclidean(x,y)`将返回大约6.86的距离值。 对于对象数组，可以通过提供访问数值的访问器函数来获取它们之间的欧几里得距离。例如： ```javascript var x = [[1, 2], [2， ```
     
  • Hausdorff 距离：使用 MATLAB 计算两组点云间的距离
    优质
    本文章介绍如何利用MATLAB编程计算两组点云之间的Hausdorff距离，适用于需要进行图像处理和形状匹配的研究者。 这段代码用于计算两个点云之间的Hausdorff距离。 假设A和B是度量空间(Z,dZ)的子集，则A与B之间的Hausdorff距离，记作dH(A, B)，定义为： \[ dH(A, B)=\max{\left(\sup_{a \in A} dz(a,B), \sup_{b \in B} dz(b,A)\right)} \] 其中， \[ dH(A, B) = \max(h(A, B), h(B, A)) \] \[ h(A, B) = \max\limits_a (\min\limits_b (d(a,b))) \] 这里，\( d(a, b) \)表示L2范数。 函数调用格式为： ``` dist_H = hausdorff( A, B ) ``` 参数： - **A**：第一点集。 - **B**：第二点集。 注意：A和B可以有不同的行数，但必须有相同的列数。
     
  • MATLAB开发——计算两点间的距离
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB编程语言编写代码来计算二维或三维空间中任意两点之间的欧几里得距离。适合初学者学习基础编程和数学应用。 在MATLAB开发中使用卡尔森模型计算两个GPS坐标之间的距离。
     
  • EuclideanV：计算两组3D点间的距离-MATLAB开发
    优质
    EuclideanV是一款MATLAB工具箱，用于高效计算两组三维数据点之间的欧几里得距离，适用于各类科学和工程领域中的空间数据分析需求。 输入包括两组匹配的列向量x1, y1, z1及x2, y2, z2，它们分别代表两个3D点集中的xyz坐标值。例如： x1=[1; 1; 1], y1=[1; 1; 1], z1=[1; 1; 1] 和 x2=[2; 2; 2], y2=[2; 2; 2], z2=[2; 2; 2]。输出是一个单列向量euclidV3D，其中每行表示两个点集中对应位置向量之间的三维距离值。例如euclid3D=[1.7321; 1.7321； 1.7321]。 函数的使用方法为：[euclidV3D]= euclideanV(x1, y1, z1, x2, y2, z2)。该函数避免了for循环，因此比之前的版本euclidean更快（尽管对高维数组同样适用）。
     
  • MATLAB中计算两点间的距离
    优质
    本教程详细介绍了如何在MATLAB环境中使用内置函数和公式来计算两个点之间的欧几里得距离。适用于初学者及进阶用户。 MATLAB；在MATLAB中计算两点之间的距离可以通过使用内置函数或手动编写公式来实现。对于二维空间中的点A(x1, y1)和B(x2, y2)，可以利用欧几里得距离公式sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)进行计算。MATLAB也提供了如pdist等函数，方便用户直接输入坐标矩阵来获取两点间的距离。
     
  • MATLAB 计算两点间距离
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB计算二维或三维空间中任意两点之间的欧氏距离，包括代码示例和详细解释。 本函数旨在实现图像中两点之间的距离计算。 ```matlab function [dist, phaseangle] = distance(lat, lon, units) % SW_DIST 计算两个经纬度坐标间的距离。 % % 输入参数： % lat - 经度，以十进制度表示（北纬为正数，南纬为负数）范围：[-90..+90] % lon - 纬度，以十进制度表示（东经为正数，西经为负数）范围：[-180..+180] % units - 可选参数，指定距离单位，默认值为“nm”（海里），也可以选择“km”（公里） % % 输出： % dist - 两点之间的距离 % phaseangle - 连接两站点的线与x轴的角度范围：[-180..+180] （东方向角度为0，北方向90度，南向-90度） ``` 该函数使用平面航海法计算地球表面上两个位置之间的距离，并运用简单的几何方法来确定两点间路径的方向角。此代码由Phil Morgan和Steve Rintoul于1992年编写。 请注意：本软件以“原样”提供，不作任何保证或担保条件。 参考文献： Dr. P. Gormley所著《天文导航》（1989）中的平面航海法描述。澳大利亚南极分部出版。
     
  • MATLAB开发——计算两点间测地距离
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB进行地理数据分析，重点讲解了计算地球上任意两点之间的测地距离的方法和技巧。 在MATLAB开发中求解图像上两点间的最小测地线距离。
     
  • 在MATLAB中计算两组点云间的欧氏距离：从点云A到点云B中各点的最小距离
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB编程来计算两组点云之间的欧氏距离，并重点探讨了从点云A中的每个点到点云B中所有点之间最短距离的求解方法。 计算样本点云中每个点到参考点云中最邻近的点之间的欧氏距离。 输入： - 参考点云为 M x N 矩阵 - 样本点云为 P x N 矩阵 输出： - distMat 为 P x M 的矩阵，表示样本中的每一个点与参考中最近的一个点的距离。注意这里的distMat的维度是P*M而不是原文提到的P*N，因为每个样本点只对应一个最近的参考点距离而非所有参考点的距离。