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1、我有一个笨点的方法：用pdist2函数 R = pdist2(X， Y)，最后从结果的M行M列矩阵中取出需要的数据就可以。
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2、q = cos (a/2) + i(x * sin(a/2)) + j(y * sin(a/2)) + k(z * sin(a/2)) 其中a表示旋转角度，(x，y，z)表示旋转轴 下面是如何把具体的四元数与旋转轴和旋转角度对应起来。
3、因此可以看出，余弦相似度于向量的幅值无关，于向量的方向相关。公式描述：Python代码实现：2 欧氏距离 欧几里得距离即欧几里得空间中两点间的直线距离。Python实现：3 曼哈顿距离 曼哈顿距离也成为城市街区距离。
4、U(t)是单位阶跃函数，在MATLAB中的表示方法：首先在电脑上面打开Matlab，打开过程很慢，请耐心等待。阶跃函数是连续时间的函数，它能从0突然跳到1。如图所示。
5、使用xlabel（）函数和ylabel（）函数来标注坐标轴名称，即 xlabel(t)；ylabel(u)；使用legend（）函数来标注各曲线的名称 汇总上述代码，运行结果如图。
1、通俗地来理解，p和q是一座大城市里面的两座房子，在这城市里面的大街上走路只能直走或者90度转弯，从p走到q经过的距离就是城市距离。
2、一幅图像可定义为一个二维函数 ， 和 是空间坐标，在任何一对空间坐标 处的幅值 称为图像在该点处的强度或灰度。当 时有限的离散数值时，我们称该图像为数字图像。数字图像处理就是指借用计算机处理数字图像。
3、欧式距离 街区距离 = |x1-x2| + |y1 - y2| 棋盘距离= max(|x1-x2| ，|y1 - y2|)数字图像 代数运算 ： 应用： 加法：去除加性噪声，图像叠加。
4、数字图像处理的工具可分为三大类：第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中。
5、监督分类一般是在图像中选取具有代表性的区域作为训练区，由训练区得到各个类别的统计数据，然后根据这些统计数据对整个图像进行分类，其既可采用概率判别函数，也可采用距离判别函数。
6、欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
曼哈顿距离计算公式：d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。曼哈顿距离是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇，是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。
计算公式是d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。曼哈顿距离具有非负性、同一性、对称性、三角不等式等数学性质。 扩展资料 曼哈顿距离是两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，主要用来计算两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。
曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离，即d(i，j)=|xi-xj|+|yi-yj|。
两点的坐标是（x1，y1)和（x2，y2)，则两点之间的距离公式为d=根号［(x1-x2)^2+(y1-y2)^2]。
对于点x=(x1，x..xn) 与点y=(y1，y..yn) ， 闵氏距离可以用下式表示： 闵氏距离是对多个距离度量公式的概括性的表述，p=1退化为曼哈顿距离；p=2退化为欧氏距离；切比雪夫距离是闵氏距离取极限的形式。