我有两个大小为A的{{1}}和B矩阵，其中Rows X 2分别为A和B.这些m和n表示欧几里德空间中的点。
我希望执行的任务是匹配A和B的最大点数（假设A的点数少于B），条件是距离小于阈值
Rows = m , n并且每个对是独一无二的。
我已经看到了这个nearest point pairs但是这对我的问题不起作用，因为对于A中的每个点，它选择B中的最小值。但是，我从A和B中选择的第一对可能是错误导致匹配对的数量减少。
我正在寻找快速解决方案，因为A和B各占约1000个点。同样，一些观点将会留下，我知道这会以某种方式导致详尽的搜索。
我正在寻找一种解决方案，其中在matlab中存在某种内置函数或使用可帮助其matlab代码可用的数据结构，例如d。如上所述，我必须找到从B到A的唯一最近匹配点。
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您可以使用pdist2来计算两对观察（不同大小）之间的成对距离。最终距离矩阵将是N x M矩阵，您可以探测高于所需阈值的所有值。
A = randn(1000, 2);
B = randn(500, 2);
D = pdist2(A, B, 'euclidean'); % euclidean distance
d = 0.5; % threshold
indexD = D > d;
pointsA = any(indexD, 2);
pointsB = any(indexD, 1);
这两个向量为A和B中的点提供逻辑索引，这些点至少有一个匹配，由最小距离d定义，另一个。得到的集合将由来自矩阵A（或B）的整个元素集合组成，其中距离{em}的另一个矩阵B（或A）的任何元素的d以上。
您还可以推广到2个以上的维度或不同的距离指标。