Matlab 如何在其欧几里得距离权重函数中应用权重？

Question

有人知道 Matlab 的 Z=dist(W,P) 是如何工作的吗？ Matlab documentation 没有指定使用权重矩阵 W 的算法。

我正在使用 Octave 并试图模仿这种行为。到目前为止，这个stack overflow post帮助我证明了Octave的Z=squareform(pdist(P'))等价于Matlab的Z=dist(P)。我还可以使用几个 for 循环来指定 Z 的元素：

function z=dist(w,p)
    for i=1:size(p,2)
        for j=1:size(p,2)
            u=p(:,i);
            v=p(:,j);
            z(i,j)=sum((u-v).^2).^0.5;
        end
    end
end

但是，我找不到关于权重矩阵 W 的任何在线文档。我不能简单地将 squareform(pdist(P')) 的输出乘以 W，因为尺寸不匹配。我试图预乘 W，例如sqrt(W*(P(:,1)-P(:,2)).^2)，类似this stack overflow post，但输出幅度错误。

这是一个使用 Matlab 的示例：

P=     
9     7    10
10    1    10
2     3     2
10    6    10

W=      
10    9     5     8
5     2    10    10

>> D = dist(P)
   0      10.0995    1.0000
10.0995      0      10.3441
1.0000    10.3441      0

>> D = dist(W,P)
3.8730     9.0000    3.7417
12.0000    8.3666   12.3693

提前感谢您提供的任何帮助！

Answer 1

Neural Network Toolbox 似乎是在 Matlab 本身中实现的，因此您只需查看这些源文件并弄清楚。

如果您通过在命令窗口中输入edit dist 打开dist，您会看到它调用dist.apply 或dist.distance 来执行实际工作，而后者又调用dist.apply。因此，我的猜测是您要查找的内容可以在第 9 行找到

toolbox/nnet/nnet/nndistance/+dist/apply.m

在命令窗口中输入edit dist.apply 即可查看。