Question

我有这个二维数组

x=[62,29,64;
    63,31,62;
    65,29,60;
    63,29,62;
    63,31,62;];

每列中的第1个元素是R，第2个是G，第3个是下面的公式中的B.

我想要一个函数来计算以下操作：

enter image description here

到目前为止，我的函数定义如下所示：

function[distance]=RGB_dist(x,y)

  distance=sqrt(sum(((x-y)*[3;4;2]).^2,2));

end

使用上面的矩阵测试，disp(RGB_dist(x,x))仅输出零。这必须发生，因为他正在计算相同向量之间的距离。如何计算矩阵中任意两个矢量（线）之间的距离。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您可以使用bsxfun两次（一次用于减法，一次用于应用权重）：

weights = [3 4 2];
d = squeeze(sqrt(sum(bsxfun(@times, ...
    bsxfun(@minus, x.', permute(x, [2 3 1])).^2, weights(:)))));

Answer 2

一种基于 bsxfun 和 pdist2 的方法 -

%// Input RGB matrix
x=[62,29,64;
    63,31,62;
    65,29,60;
    63,29,62;
    63,31,62;];

Wgts = [3 4 2]; %// Weights
weuc = @(XI,XJ,W)(sqrt(bsxfun(@minus,XI,XJ).^2 * W'));
out = pdist2(x,x, @(Xi,Xj) weuc(Xi,Xj,Wgts)) %// output

输出 -

out =
         0    5.1962    7.6811    3.3166    5.1962
    5.1962         0    6.0000    4.0000         0
    7.6811    6.0000         0    4.4721    6.0000
    3.3166    4.0000    4.4721         0    4.0000
    5.1962         0    6.0000    4.0000         0

根据@Luis发布的智能评论，似乎在最后一步你可以使用 - out = squareform(pdist(x,@(Xi,Xj) weuc(Xi,Xj,Wgts)))，这可能会更快，但没有承诺，因为没有做适当的运行时基准测试。 squareform中引入了pdist和pdist这两个概念，因此可以归功于他。但值似乎不同，所以我只是猜测{{1}}的第二个输入在这两个解决方案之间是不一样的。

Answer 3

对于两条任意行（例如第1行和第2行），执行：

RGB_dist(x(1,:), x(2,:))

如果您想要所有组合，请查看pdist2。如果您没有统计工具箱（即没有pdist2），请使用nchoosek创建所有可能的行对：

I = nchoosek(1:size(x,1),2);
D = RGB_dist(x(I(:,1),:), x(I(:,2),:))

顺便提一下，如果你想使用pdist或pdist2，那么你必须改变你的功能，以便能够在一次射击中找到一个观察与一个观察列表之间的距离。最简单的方法是将-替换为bsxfun，如下所示：

sqrt(sum(((bsxfun(@minus,x,y))*[3;4;2]).^2,2));

然后你可以去

D = pdist(x, @RGB_dist)

两种方法都可以提供

或

squareform(D)

ans =

     0     7     1     1     7
     7     0     6     8     0
     1     6     0     2     6
     1     8     2     0     8
     7     0     6     8     0

但这可能是错误的，因为在乘以权重之后这是正方形。您可能不想要这样，所以我认为您的最终功能应该与Divakar的回答相似

在Matlab中使用数组进行操作

3 个答案: