matlab中如何用代碼表示兩個數(shù)之間的街區(qū)(曼哈頓)距離

1、我有一個笨點(diǎn)的方法：用pdist2函數(shù) R = pdist2(X， Y)，最后從結(jié)果的M行M列矩陣中取出需要的數(shù)據(jù)就可以。

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2、q = cos (a/2) + i(x * sin(a/2)) + j(y * sin(a/2)) + k(z * sin(a/2)) 其中a表示旋轉(zhuǎn)角度，(x，y，z)表示旋轉(zhuǎn)軸 下面是如何把具體的四元數(shù)與旋轉(zhuǎn)軸和旋轉(zhuǎn)角度對應(yīng)起來。

3、因此可以看出，余弦相似度于向量的幅值無關(guān)，于向量的方向相關(guān)。公式描述：Python代碼實(shí)現(xiàn)：2 歐氏距離 歐幾里得距離即歐幾里得空間中兩點(diǎn)間的直線距離。Python實(shí)現(xiàn)：3 曼哈頓距離 曼哈頓距離也成為城市街區(qū)距離。

4、U(t)是單位階躍函數(shù)，在MATLAB中的表示方法：首先在電腦上面打開Matlab，打開過程很慢，請耐心等待。階躍函數(shù)是連續(xù)時間的函數(shù)，它能從0突然跳到1。如圖所示。

5、使用xlabel（）函數(shù)和ylabel（）函數(shù)來標(biāo)注坐標(biāo)軸名稱，即 xlabel(t)；ylabel(u)；使用legend（）函數(shù)來標(biāo)注各曲線的名稱 匯總上述代碼，運(yùn)行結(jié)果如圖。

在數(shù)字圖像處理中看到“計算兩點(diǎn)之間的城市距離”,

1、通俗地來理解，p和q是一座大城市里面的兩座房子，在這城市里面的大街上走路只能直走或者90度轉(zhuǎn)彎，從p走到q經(jīng)過的距離就是城市距離。

2、一幅圖像可定義為一個二維函數(shù) ， 和 是空間坐標(biāo)，在任何一對空間坐標(biāo) 處的幅值 稱為圖像在該點(diǎn)處的強(qiáng)度或灰度。當(dāng) 時有限的離散數(shù)值時，我們稱該圖像為數(shù)字圖像。數(shù)字圖像處理就是指借用計算機(jī)處理數(shù)字圖像。

3、歐式距離 街區(qū)距離 = |x1-x2| + |y1 - y2| 棋盤距離= max(|x1-x2| ，|y1 - y2|)數(shù)字圖像 代數(shù)運(yùn)算 ： 應(yīng)用： 加法：去除加性噪聲，圖像疊加。

4、數(shù)字圖像處理的工具可分為三大類：第一類包括各種正交變換和圖像濾波等方法，其共同點(diǎn)是將圖像變換到其它域（如頻域）中進(jìn)行處理（如濾波）后，再變換到原來的空間（域）中。

5、監(jiān)督分類一般是在圖像中選取具有代表性的區(qū)域作為訓(xùn)練區(qū)，由訓(xùn)練區(qū)得到各個類別的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)對整個圖像進(jìn)行分類，其既可采用概率判別函數(shù)，也可采用距離判別函數(shù)。

6、歐幾里得度量（euclidean metric）（也稱歐氏距離）是一個通常采用的距離定義，指在m維空間中兩個點(diǎn)之間的真實(shí)距離，或者向量的自然長度（即該點(diǎn)到原點(diǎn)的距離）。在二維和三維空間中的歐氏距離就是兩點(diǎn)之間的實(shí)際距離。

曼哈頓距離計算公式

曼哈頓距離計算公式：d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。曼哈頓距離是由十九世紀(jì)的赫爾曼·閔可夫斯基所創(chuàng)詞匯，是種使用在幾何度量空間的幾何學(xué)用語，用以標(biāo)明兩個點(diǎn)在標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系上的絕對軸距總和。

計算公式是d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。曼哈頓距離具有非負(fù)性、同一性、對稱性、三角不等式等數(shù)學(xué)性質(zhì)。 擴(kuò)展資料 曼哈頓距離是兩點(diǎn)在南北方向上的距離加上在東西方向上的距離，主要用來計算兩個點(diǎn)在標(biāo)準(zhǔn)坐標(biāo)系上的絕對軸距總和。

曼哈頓距離——兩點(diǎn)在南北方向上的距離加上在東西方向上的距離，即d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。

兩點(diǎn)的坐標(biāo)是（x1，y1)和（x2，y2)，則兩點(diǎn)之間的距離公式為d=根號［(x1-x2)^2+(y1-y2)^2]。

對于點(diǎn)x=(x1，x..xn) 與點(diǎn)y=(y1，y..yn) ， 閔氏距離可以用下式表示： 閔氏距離是對多個距離度量公式的概括性的表述，p=1退化為曼哈頓距離；p=2退化為歐氏距離；切比雪夫距離是閔氏距離取極限的形式。

文章名稱：曼哈頓距離JAVA代碼 曼哈頓距離如何計算
本文來源：http://chinadenli.net/article19/deddogh.html

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