我知道Matlab中的pdist（X，distance）采用（nxd）点矩阵并计算它们之间的成对距离。我也知道如果矩阵包含向量而不是点，它还有额外的选项来计算余弦距离。
我想做的是采用（nxdxt）矩阵，该矩阵保持样本随时间t的变化位置，并有效/快速地计算所有对/所有帧之间的余弦方向距离，其中定义了av（t）作为由p（t + 1） - p（t）计算的方向，而p（t）指的是行M（p，：，t）。
显然，如果有所帮助，我不想使用循环。有什么建议吗？
任何帮助都非常感激。
答案 0 :(得分：0)
回想一下，余弦距离与归一化向量之间的欧几里德距离的两倍相同。这使我们无法在余弦距离函数中反复计算范数。
听起来你想要矢量差异与每次时间变化之间的距离。这是对的吗？
data = diff(data,1,3);
[m,n,nt] = size(data);
data = reshape(data,m*nt,n);
data = data./repmat(sqrt(sum(data.^2,2)),1,n);
d = pdist(data);
d = d/2; %# The uniform scaling may not matter to you.