2024年4月27日发(作者：)

Matlab中distance函数用法

1. 介绍

在Matlab中，distance函数是一个用于计算两个点之间距离的函数。它可以计算

多维空间中两个点之间的欧几里德距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。distance

函数在机器学习、图像处理、模式识别等领域中经常被使用。

2. distance函数的语法

distance函数的基本语法如下：

d = distance(X,Y)

其中，X和Y是两个n维向量，d是它们之间的距离。

3. distance函数的使用方法

3.1 欧几里德距离

欧几里德距离是最常用的距离度量，它表示两个点之间的直线距离。在Matlab中，

可以使用distance函数计算欧几里德距离，示例代码如下：

X = [1, 2, 3];

Y = [4, 5, 6];

d = distance(X, Y);

上述代码中，X和Y分别表示两个三维向量，distance函数计算它们之间的欧几里

德距离，并将结果保存在变量d中。

3.2 曼哈顿距离

曼哈顿距离是衡量两个点之间的城市街区距离，即两个点在各个维度上坐标差的绝

对值之和。在Matlab中，可以使用distance函数计算曼哈顿距离，示例代码如下：

X = [1, 2, 3];

Y = [4, 5, 6];

d = distance(X, Y, 'cityblock');

上述代码中，’cityblock’表示计算曼哈顿距离，distance函数将计算X和Y之

间的曼哈顿距离，并将结果保存在变量d中。

3.3 切比雪夫距离

切比雪夫距离是衡量两个点之间的最大坐标差的绝对值。在Matlab中，可以使用

distance函数计算切比雪夫距离，示例代码如下：

X = [1, 2, 3];

Y = [4, 5, 6];

d = distance(X, Y, 'chebychev');

上述代码中，’chebychev’表示计算切比雪夫距离，distance函数将计算X和Y

之间的切比雪夫距离，并将结果保存在变量d中。

3.4 其他距离度量

除了欧几里德距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离，distance函数还支持其他距离

度量，如闵可夫斯基距离、马氏距离等。可以通过在distance函数中指定不同的

距离度量参数来计算不同的距离。

4. 总结

通过本文我们了解了Matlab中distance函数的用法。我们学习了distance函数

的基本语法和使用方法，并详细介绍了其中的欧几里德距离、曼哈顿距离和切比雪

夫距离等常用距离度量。此外，我们还提到了distance函数支持的其他距离度量。

distance函数在Matlab中的应用非常广泛，特别是在机器学习和模式识别等领域。

希望本文能对读者理解和使用distance函数有所帮助。