Pdist.

관측관측값쌍간의（成对）거리

페이지내내모두

구문

D = pdist (X)

D = pdist (X,距离)

D = pdist (X,距离,DistParameter)

설명

예제

D.= pdist（X.）는X.에포함된된관측값값간의유클리드거리거리를반환반환

예제

D.= pdist（X.那距离）는距离로지정된방법을사용하여거리를반환합니다。

예제

D.= pdist（X.那距离那distparameter.）는距离및distparameter.로지정된방법을사용하여거리를반환합니다。距离$'seuclidean'那'minkowski'또는“mahalanobis”인경우에만distparameter.를지정할수있습니다。

예제

모두축소

유클리드유클리드거리를계산계산하고거리벡터를행렬로변환

라이브스크립트열기

관측값쌍간의유클리드거리를계산하고squareform을사용하여거리벡터를행렬로변환합니다。

세개의관측값과두개의변수를갖는행렬을생성합니다。

rng (“默认”）%的再现性X =兰德(3 2);

유클리드거리를계산합니다。

D = pdist (X)

D =1×30.2954 1.0670 0.9448

쌍별(成对)거리가인덱스(2,1)、(1),(2)에배열됩니다。squareform을사용하여하여관측我와관측값j간의거리를쉽게확인할수있습니다。

Z = squareform (D)

z =3×30 0.2954 1.0670 0.2954 0 0.9448 1.0670 0.9448 0

squareform은대칭행렬을반환합니다。이대칭행렬에서Z (i, j)는관측값我와j간의쌍별거리를나타냅니다。예를들어,관측값2와관측값3간의거리를구할수있습니다。

Z（2,3）

ans = 0.9448.

Z.를squareform함수에전달하여Pdist.함수의출력값을합니다합니다。

Y = SquareForm（Z）

y =1×30.2954 1.0670 0.9448

squareform의출력값y와Pdist.의출력값D.는같습니다。

민코프스키거리계산하기

라이브스크립트열기

세개의관측값과두개의변수를갖는행렬을생성합니다。

rng (“默认”）%的再现性X =兰德(3 2);

2디폴트지수를사용하여민코프스키거리를계산합니다。

d1 = pdist（x，'minkowski'）

D1 =1×30.2954 1.0670 0.9448

지수로1을사용하여거리거리를합니다。이는도시도시블록거리와。

D2 = pdist (X,'minkowski'，1)

D2 =1×30.3721 1.5036 1.3136

d3 = pdist（x，'CityBlock'）

D3 =1×30.3721 1.5036 1.3136

사용자지정지정거리함수를사용하여결측요소요소가진쌍별（成对）거리계산하기

라이브스크립트열기

南이사하는이사용자지정함수를사용하여쌍별를계산합니다。

세개의관측값과두개의변수를갖는행렬을생성합니다。

rng (“默认”）%的再现性X =兰德(3 2);

첫번째관측값의첫번째요소가결측결측고가정합니다。

X(1,1) =南;

유클리드거리를계산합니다。

d1 = pdist（x）

D1 =1×3南南0.9448

관측값我또는관측값j$南값을포함하는경우함수Pdist.는我와j간의쌍별거리로南을반환합니다。따라서,D1(1)및D1(2),즉쌍별거리(2,1)및은(3,1)南값입니다。

南값을갖는좌표를무시하는사용자지정거리함수nanyucdist.를정의하고유클리드거리를반환합니다。

功能D2 = naneucdist (XI, XJ)％Naneucdist欧几里德距离忽略与NAN的坐标n =大小(XI, 2);sqdx = (xi xj) ^ 2;nstar =总和(~ isnan (sqdx), 2);％不包含NAN的成对数nstar（nstar == 0）= nan;%如果所有对都包含NaN，则返回NaNd2squared = sum（sqdx，2，'omitnan'）。* n./nstar;%修正缺失的坐标D2 =√D2squared);

nanyucdist.를사용하고Pdist.의입력인수로함수핸들을전달하여거리를계산합니다。

d2 = pdist（x，@ naneucdist）

D2 =1×30.3974 1.1538 0.9448

입력인수

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`X.`-입력입력이터
숫자형행렬

입력데이터로，크기가m×n인행렬로지정됩니다。행은개별관측값에대응，열은개별변수에대응。

데이터형:单身|双

`距离`-거리측정법
문자형벡터|字符串형스칼라|함수핸들

거리측정법으로，다음표에설명된대로벡터，弦형스칼라또는함수핸들로됩니다됩니다됩니다。

값	설명
`'euclidean'`	유클리드거리입니다（디폴트값）。
`'squareduclidean'`	제곱유클리드거리입니다。(이옵션은효율성을위해서만제공됩니다。삼각부등식을충족하지않습니다。)
`'seuclidean'`	표준화된유클리드거리입니다。관측값간의각좌표좌표이는표준편차`s = std（x，'omitnan'）`의대응요소로나누어져됩니다됩니다。`S.`에에대해다른값값을지정`distparameter.`를사용하십시오。
`“mahalanobis”`	`X.`의표본공분산`C = COV（x，'omitrows'）`를사용하는마할라노비스거리입니다。`C.`에에대해다른값값을지정`distparameter.`를사용하십시오。여기서행렬`C.`는양의정부호대칭입니다입니다。
`'CityBlock'`	도시블록거리입니다。
`'minkowski'`	민코프스키민코프스키입니다。디폴트지수는2입니다。다른지수`P.`를지정하려면`distparameter.`를사용하십시오。여기서`P.`는지수의양의스칼라값입니다。
`'chebbychev'`	체비쇼프거리(최대좌표차이)입니다。
`'余弦'`	1에서점점간의끼인각에사인을을값입니다（벡터로벡터로됨）。
`“相关”`	1)에서점간의표본상관을뺀값입니다(일련의값으로처리됨)。
`'汉明'`	해밍거리로，서로다른좌표의비율。
`“jaccard”`	1에서서로다른，0이아닌아닌좌표의백분율인자카드를뺀값값카드를뺀값값카드를뺀값값값를뺀값값
`“矛曼”`	1)에서관측값간표본스피어만의순위상관계수를뺀값입니다(일련의값으로처리됨)。
`@DISTFUN`	使用方法지정핸들입니다。거리함수의형식은같습니다같습니다。功能d2 = distfun（zi，zj）％计算距离...... 여기서 `子`는단일관측값을포함하는`1`×`N`벡터입니다。 `ZJ`는여러관측값을포함하는`M2`×`N`행렬입니다。`DISTFUN`은임의개수의관측값을갖는행렬`ZJ`를를합니다。 `D2`는거리로구성된`M2`×`1`벡터이고,`D2 (k)`는관측값`子`와`ZJ (k,:)`간의거리입니다。 데이터가희소가아닌경우일반적으로함수핸들대신내장거리함수를사용하면더욱신속하게거리를계산할수있습니다。

정의는거리측정법항목을참조하십시오。

'seuclidean'那'minkowski'또는“mahalanobis”를사용하는하는，입력인수distparameter.를가로지정하여하여이러한측정법측정법을제어제어할수수distparameter.의디폴트값을사용다른다른같은방식으로이러한측정법을사용할수도있습니다있습니다。

예:'minkowski'

`distparameter.`-거리측정법파라미터값
양의스칼라|숫자형벡터|숫자형행렬

거리측정법파라미터값으로,양의스칼라,숫자형벡터또는숫자형행렬로지정됩니다。이인수는距离를'seuclidean'那'minkowski'또는“mahalanobis”로로지정하는경우경우에만유효유효

距离$'seuclidean'이면distparameter.는는차원에대한인자로구성된벡터이며양의벡터로지정됩니다。디폴트값은std（x，'omitnan'）입니다。
距离$'minkowski'이면distparameter.는민코프스키거리의지수이며양의스칼라로지정。디폴트값은2입니다。
距离$“mahalanobis”이면distparameter.는공분산행렬이며숫자형행렬로지정됩니다。디폴트값은X (X, omitrows)입니다。distparameter.는는의정부호대칭행렬이어야합니다。

예:'Minkowski'，3

데이터형:单身|双

출력인수

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`D.`- 쌍별（成对）거리
숫자형행벡터

쌍별(成对)거리로,관측값쌍에대응되는길이가m (m - 1) / 2인숫자형행벡터로반환됩니다。은여기서米X.에에포함된관측관측값의개수개수

△（2,1），（3,1），...，（m，1），（3,2），...，（m，2），...，（m，m-1），즉m×m거리행렬의아래아래부분이열순서대로배열됩니다。관측값i와관측값j간의쌍별거리는我≤j.에대해d（（i-1）*（m-i / 2）+ j-i）로정의됩니다。

squareform함수를사용용D.를대칭행렬로변환할있습니다있습니다。Z = squareform (D)는m×m행렬을반환합니다。여기서Z (i, j)는관측값i와관측값값값의쌍별거리를나타냅니다。

내장거리함수의경우,관측값我나관측값j가南을포함하면D.의대응값은南이됩니다。

D.는는군집화또는다차원다차원스케일링사성행렬로주로사용됩니다。자세한내용은계층적군집화항목과cmdscale那COPHENET.那联系那mdscale.那OptimAlleafOrder.의함수도움말페이지를를참조。이들함수는.D.를입력인수로받습니다。

세부정보

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거리측정법

거리측정법은은두관측관측간의거리를를정의하는함수Pdist.는다음과같은다양한거리측정법을지원합니다。유클리드거리,표준화된유클리드거리,마할라노비스거리,도시블록거리,민코프스키거리,체비쇼프거리,코사인거리,상관관계거리,해밍거리,자카드거,리스피어만거리。

m×n데이터터X.가주어진주어진，이는M（1×N）개행벡터x₁，X.₂，...，x_m으로처리되며，벡터x_S.와벡터X._T.간의다양거리는거리는다음과이정의됩니다。

유클리드거리（欧几里德距离）

${D.}_{S. T.}^{2} = （ {X.}_{S.} - {X.}_{T.} ）（ {X.}_{S.} - {X.}_{T.} ）^{'} 。$

유클리드거리는p = 2인민코프스키거리의특수한사례입니다。
표준화된유클리드거리

${D.}_{S. T.}^{2} = （ {X.}_{S.} - {X.}_{T.} ） {V.}^{- 1} （ {X.}_{S.} - {X.}_{T.} ）^{'} 那$

여기V서는j번째대각선요소가(S (j))²인n×n대각행렬입니다(여기는서年代각차원의스케일링인자로구성된벡터임)。
마할라노비스거리

${D.}_{S. T.}^{2} = （ {X.}_{S.} - {X.}_{T.} ） {C.}^{- 1} （ {X.}_{S.} - {X.}_{T.} ）^{'} 那$

여기서c는공분산행렬입니다。
도시블록거리

${D.}_{S. T.} = {σ.}_{j = 1}^{N} | {X.}_{S. j} - {X.}_{T. j} | 。$

도시블록거리는p = 1인민코프스키거리의특수한사례입니다。
민코프스키거리

${D.}_{S. T.} = \sqrt[P.]{{σ.}_{j = 1}^{N} {| {X.}_{S. j} - {X.}_{T. j} |}^{P.}} 。$

p = 1인특수한사례에서민코프스키거리는도시블록거리와동일합니다。p = 2인특수한사례에서민코프스키거리는유클리드거리와합니다。p =∞인특수한사례에서에서민코프스키거리는체비쇼프거리와동일
체비쇼프거리

${D.}_{S. T.} = {最大}_{j} {| {X.}_{S. j} - {X.}_{T. j} |} 。$

체비쇼프거리는p =∞인민코프스키거리의특수한사례입니다。
코사인인

${D.}_{S. T.} = 1 - \frac{{X.}_{S.} {X.}^{'}_{T.}}{\sqrt{（ {X.}_{S.} {X.}^{'}_{S.} ）（ {X.}_{T.} {X.}^{'}_{T.} ）}} 。$
상관관계거리

${D.}_{S. T.} = 1 - \frac{（ {X.}_{S.} - {\bar{X.}}_{S.} ） {（ {X.}_{T.} - {\bar{X.}}_{T.} ）}^{'}}{\sqrt{（ {X.}_{S.} - {\bar{X.}}_{S.} ） {（ {X.}_{S.} - {\bar{X.}}_{S.} ）}^{'}} \sqrt{（ {X.}_{T.} - {\bar{X.}}_{T.} ） {（ {X.}_{T.} - {\bar{X.}}_{T.} ）}^{'}}} 那$

여기서는다음을조건합니다합니다。
${\bar{X.}}_{S.} = \frac{1}{N} \underset{j}{σ.} {X.}_{S. j}$ 이고 ${\bar{X.}}_{T.} = \frac{1}{N} \underset{j}{σ.} {X.}_{T. j}$ 입니다。
해밍거리(汉明距离)

${D.}_{S. T.} = （＃（ {X.}_{S. j} \neq {X.}_{T. j} ） / N ）。$
자카드거리（Jaccard距离）

${D.}_{S. T.} = \frac{＃ [（ {X.}_{S. j} \neq {X.}_{T. j} ） \cap （（ {X.}_{S. j} \neq 0. ） \cup （ {X.}_{T. j} \neq 0. ））]}{＃ [（ {X.}_{S. j} \neq 0. ） \cup （ {X.}_{T. j} \neq 0. ）]} 。$
스피어만거리(枪兵的距离)

${D.}_{S. T.} = 1 - \frac{（ {R.}_{S.} - {\bar{R.}}_{S.} ） {（ {R.}_{T.} - {\bar{R.}}_{T.} ）}^{'}}{\sqrt{（ {R.}_{S.} - {\bar{R.}}_{S.} ） {（ {R.}_{S.} - {\bar{R.}}_{S.} ）}^{'}} \sqrt{（ {R.}_{T.} - {\bar{R.}}_{T.} ） {（ {R.}_{T.} - {\bar{R.}}_{T.} ）}^{'}}} 那$

여기서는다음을조건합니다합니다。
- R._SJ.는x₁_j，X.₂_j， ...X._MJ.에대해얻은x_SJ.의순위로，tiedrank에의해계산됩니다。
- R._S.및r._T.는x_S.와X._T.로구성된좌표별순위벡터입니다。즉r_S.=（r._S.₁，R._S.₂， ...R._桑)입니다。
- ${\bar{R.}}_{S.} = \frac{1}{N} \underset{j}{σ.} {R.}_{S. j} = \frac{（ N + 1 ）}{2}$ 。
- ${\bar{R.}}_{T.} = \frac{1}{N} \underset{j}{σ.} {R.}_{T. j} = \frac{（ N + 1 ）}{2}$ 。

확장기능

C / C ++코드코드
MATLAB®编码器™를사용하여C코드나c++코드를생성할수있습니다。

사용법관련참고및제한사항:

거리입력인수값（距离)은컴파일타임상수여야합니다。예를들어,민코프스키거리를사용하려면Codegen.의- args.값에编码器.Constant（'Minkowski'）를포함시키십시오。
거리입력인수값（距离）은사용자지정거리함수일없습니다。
Pdist.의생성된코드는생성된코드에서지원하는공유메모리다중코어플랫폼에서병렬로실행되도록루프를议案(MATLAB编码器)를사용하여생성합니다。사용중인컴파일러가OpenMP(打开多处理)응용프로그램인터페이스를지원하지않거나사용자가OpenMP라이브러리를비활성화한경우MATLAB^®编码器™는议案루프를对于루프로처리합니다。지원되는컴파일러를확인하려면지원되는컴파일러를를하십시오。OpenMP라이브러리를비활성화하려면구성객체의EnableOpenMP속성을假로로하십시오。자세한내용은coder.codeConfig(MATLAB编码器)를를하십시오。

코드코드생성에대한대한자세한내용代码生成简介항목및一般代码生成工作流程항목을참조하십시오。

gpu코드생성
GPU编码器™를사용하여nVidia®GPU용용용있습니다있습니다있습니다。

사용법관련참고및제한사항:

최적화된cuda코드에대해지원되는거리거리입력距离）은'euclidean'那'squareduclidean'那'seuclidean'那'CityBlock'那'minkowski'那'chebbychev'那'余弦'那“相关”那'汉明'那“jaccard”입니다。
距离는사용자지정지정거리거리함수일수
距离는컴파일타임상수여야합니다。

GPU배열
并行计算工具箱™를사용해gpu（그래픽스그래픽스장치）에서실행하여코드실행속도를수있습니다。

사용법관련참고및제한사항:

距离인수는문자형벡터로지정합니다합니다。

자세한내용은GPU에서matlab함수함수실행(并行计算工具箱)항목을참조하십시오。

참고항목

도움말항목

R2006A이전에개발개발

Pdist.

구문

설명

예제

유클리드유클리드거리를계산계산하고거리벡터를행렬로변환

민코프스키거리계산하기

사용자지정지정거리함수를사용하여결측요소요소가진쌍별（成对）거리계산하기

입력인수

`X.`-입력입력이터
숫자형행렬

`距离`-거리측정법
문자형벡터|字符串형스칼라|함수핸들

`distparameter.`-거리측정법파라미터값
양의스칼라|숫자형벡터|숫자형행렬

출력인수

`D.`- 쌍별（成对）거리
숫자형행벡터

세부정보

거리측정법

확장기능

C / C ++코드코드
MATLAB®编码器™를사용하여C코드나c++코드를생성할수있습니다。

gpu코드생성
GPU编码器™를사용하여nVidia®GPU용용용있습니다있습니다있습니다。

GPU배열
并行计算工具箱™를사용해gpu（그래픽스그래픽스장치）에서실행하여코드실행속도를수있습니다。

참고항목

도움말항목

统计和机器学习工具箱문서

지원

掌握机器学习：使用MATLAB逐步指南

Pdist.

구문

설명

예제

유클리드유클리드거리를계산계산하고거리벡터를행렬로변환

민코프스키거리계산하기

사용자지정지정거리함수를사용하여결측요소요소가진쌍별（成对）거리계산하기

입력인수

X.-입력입력이터숫자형행렬

距离-거리측정법문자형벡터|字符串형스칼라|함수핸들

distparameter.-거리측정법파라미터값양의스칼라|숫자형벡터|숫자형행렬

출력인수

D.- 쌍별（成对）거리숫자형행벡터

세부정보

거리측정법

확장기능

C / C ++코드코드MATLAB®编码器™를사용하여C코드나c++코드를생성할수있습니다。

gpu코드생성GPU编码器™를사용하여nVidia®GPU용용용있습니다있습니다있습니다。

GPU배열并行计算工具箱™를사용해gpu（그래픽스그래픽스장치）에서실행하여코드실행속도를수있습니다。

참고항목

도움말항목

统计和机器学习工具箱문서

지원

掌握机器学习：使用MATLAB逐步指南

`X.`-입력입력이터
숫자형행렬

`距离`-거리측정법
문자형벡터|字符串형스칼라|함수핸들

`distparameter.`-거리측정법파라미터값
양의스칼라|숫자형벡터|숫자형행렬

`D.`- 쌍별（成对）거리
숫자형행벡터

C / C ++코드코드
MATLAB®编码器™를사용하여C코드나c++코드를생성할수있습니다。

gpu코드생성
GPU编码器™를사용하여nVidia®GPU용용용있습니다있습니다있습니다。

GPU배열
并行计算工具箱™를사용해gpu（그래픽스그래픽스장치）에서실행하여코드실행속도를수있습니다。