我知道 Matlab 中的 pdist(X,distance) 采用 (nxd) 点矩阵并计算它们之间的成对距离。我也知道，如果矩阵包含向量而不是点，它还有一个额外的选项来计算余弦距离。
我想做的是采用（nxdxt）矩阵，它保存样本随时间 t 的变化位置，并有效/快速地计算所有对/所有帧之间的余弦方向距离，其中 av(t) 被定义为方向由 p(t+1) - p(t) 计算，p(t) 指的是行 M(p,:,t)。
显然，如果可以得到帮助，我不想使用循环。有什么建议么？
非常感谢任何帮助。
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回想一下，余弦距离等于归一化向量之间的欧几里得距离的两倍。这使我们不必在余弦距离函数中一遍又一遍地计算范数。
听起来您想要矢量差异与每次时间变化之间的距离。那是对的吗？
data = diff(data,1,3);
[m,n,nt] = size(data);
data = reshape(data,m*nt,n);
data = data./repmat(sqrt(sum(data.^2,2)),1,n);
d = pdist(data);
d = d/2; %# The uniform scaling may not matter to you.
于 2012-04-22T00:39:05.140 回答