Question

我有一个简单的函数来计算两个向量之间的距离，这样距离=点积/两个向量中元素的总和。

  function d = simpleDistance(a,b)
    d = dot(a,b)/ (sum(a) + sum(b));
  end

例如：simpleDistance([1 2], [3 4]) = (3 + 8) / (3 + 7) = 11/10 = 1.1

鉴于这个小矩阵r，我想计算r中每两行之间的相似性（距离= simpleDistance）

我想使用pdist函数，而不是两个嵌套循环，因为它更快！

n = size(r,1);
dist = squareform(pdist(r,@simpleDistance)); % distance matrix
dist(1:n+1:end) = inf; % self-distance doesn't count

但是，我收到此错误

Error using pdist (line 373)
Error evaluating distance function 'simpleDistance'.

Caused by:
    Error using dot (line 34)
    A and B must be same size.

对于上面的矩阵r，我希望dist矩阵是

dist =    
          Inf        0.625          1.1
        0.625          Inf         1.25
          1.1         1.25          Inf

注意：在循环或填充矩阵后，我用inf填充对角线值，因为我不关心从一行到它自身的距离。

Answer 1

您传递给pdist的功能必须

作为参数，1×n矢量XI，对应于单行X，和m2-by-n矩阵XJ，对应于多行X. distfun必须接受具有任意数量的X的矩阵XJ。行。 distfun必须返回距离为d2的m2-by-1向量，其第k个元素是XI和XJ之间的距离（k，：）

所以：

d = sum(bsxfun(@times,a,b),2) ./ (sum(a,2) + sum(b,2));

matlab使用我自己的距离函数进行pdist

1 个答案: