怎么用pdistexcel函数公式大全求矩阵任意两个行向量的距离

今天一个偶然的机会体会到了python数據运算的强大求一个数组各样本之间的距离仅简单的几句代码就行。看来真的技术改变世界啊废话不多说,记下来怕以后忘记

下面結合API文档标注一下具体用法:

计算数组X样本之间的欧式距离 返回值为 Y 为压缩距离元组或矩阵(以下等同)

计算数组样本之间的明氏距离

计算数组样本之间的曼哈顿距离

计算数组样本之间的标准化欧式距离 ,v是方差向量表示 v[i]表示第i个分量的方差,如果缺失默认自动计算。

計算数组样本之间欧式距离的平方

计算数组样本之间余弦距离 公式为:

计算数组样本之间的相关距离

计算数据样本之间的汉明距离

计算數据样本之间的杰卡德距离

计算数组样本之间的切比雪夫距离

计算数组样本之间的堪培拉距离
计算数据样本之间的马氏距离

还有好多不常鼡的距离就不一一写出了,如果想查阅可以点

除了对指定的距离计算该excel函数公式大全还可以穿lmbda表达式进行计算如下

二、得到压缩矩阵后還需下一步即:

其中,X就是上文提到的压缩矩阵Yforce 如同MATLAB一样,如果force等于‘tovector’ or ‘tomatrix’,输入就会被当做距离矩阵或距离向量
cheak当X-X.T比较小或diag(X)接近于零,是是有必要设成True的返回值Y为一个距离矩阵Y[i,j]表示样本i与样本j的距离

假设有两个三维向量集用矩阵表示:

要求A,B两个集合中的元素两两间欧氏距离

然后对A和BT分别求其中每个向量的模平方,并扩展为2*3矩阵:

将上面这个矩阵一开平方就得箌了A,B向量集两两间的欧式距离了

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