Question

我有数组A.如何对第一行进行编码，将第一行与第二行，第二行，第三行和第三行进行比较。如果欧几里德距离小于1，则从数组A中省略，否则保留在其中。

A=[ 1.05, 33.43; 1.66, 30.81; 1.78, 30.98; 2.01, 28.05]
A=sortrows(A,[1,2])
for i=size(A,1)
      if (sum(A(i,:)-A(i+1)).^2, 2)<1
          A(i+1,:)=[ ]
      end
end

请建议更正。

Answer 1

您发布的代码中有几处错误：

在for语句中缺少initia值
终止也应该在size(A,1)-1
`if＆＃39;中缺少一些括号声明
square root

euclidean distance

你不应该删除循环中的初始矩阵的行

可能的解决方案可能是：

A=[ 1.05, 33.43; 1.66, 30.81; 1.78, 30.98; 2.01, 28.05]
A=sortrows(A,[1,2])
% Make a copy of the original matrix
B=A
% Loop over the matrix rows
for i=1:size(A,1)-1
   % Evaluate the Euclidean Distance and store it in an array (for verification purpose)
   ed(i)=sqrt(sum((A(i,:)-A(i+1,:)).^2))
   % If the Euclidean Distance is less than the threshold, delete the row in the
   % B matrix
   if(ed(i) < 1) 
          B(i+1,:)=[]
      end
end

这给出了：

欧几里德距离

ed =

   2.69007   0.20809   2.93901

原始矩阵

A =

    1.0500   33.4300
    1.6600   30.8100
    1.7800   30.9800
    2.0100   28.0500

更新了矩阵

B =

    1.0500   33.4300
    1.6600   30.8100
    2.0100   28.0500

原始矩阵的第三行已删除，欧几里德距离等于0.20809。

Answer 2

您可以在A：

的行上使用不同的索引器来创建差异

A = [1.05, 33.43; 1.66, 30.81; 1.78, 30.98; 2.01, 28.05];
A = sortrows(A,[1 2]);

A1 = A(1:end-1,:);
A2 = A(2:end,:);

完成此操作后，欧几里德距离可以采用矢量化方式计算，通常比Matlab中的for循环好得多：

D = sqrt(sum((A1 - A2) .^ 2,2));

% this is because the computation is performed on *rows-1*, hence the
% indexation must be adjusted in order to produce the correct result
D = [Inf; D];

最后，只保留距离大于或等于1的点：

A(D >= 1,:)

ans =
    1.0500   33.4300
    1.6600   30.8100
    2.0100   28.0500

在Matlab中检查点的邻近度

2 个答案: