c++ - 我刚开始使用本征矩阵代数库，旨在创建数据集的相似矩阵，建议？

Question

我尝试在数据集上使用特征库创建一个相似度矩阵。我只是将 csv 文件读入特征矩阵，但知道作为 matlab 客户，我正在寻找类似 bsxfun 之类的东西或通过欧几里得距离计算来定义实例之间距离的东西。我怎样才能摆脱解决方案或什么来源，函数可能有帮助我 ？

Answer 1

假设您的样本按行存储在矩阵 D 中，那么您可以执行以下操作：

VectorXd N = D.rowwise().squaredNorm();
MatrixXd S = N.replicate(1,n) + N.transpose().replicate(n,1);
S.noalias() -= 2. * D * D.transpose();
S = S.array().sqrt();

这利用了|x-y|²=x²+y²-2x'y. noalias() 语句只是对 Eigen 的优化，在这个产品中没有别名的风险，因此不需要临时的。.array() 语句切换到数组世界，其中所有函数都按系数应用。