DistanceMatrix

DistanceMatrix[{u1,u2,…}]

要素 ui, ujの各ペア間の距離の行列を与える．

DistanceMatrix[{u1,u2,…},{v1,v2,…}]

要素 ui, vjの各ペア間の距離の行列を与える．

詳細とオプション

例題

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例  (3)

整数のリストから距離行列を計算する：

整数のリスト2つから距離行列を計算する：

実数値の数値ベクトルから距離行列を計算する：

スコープ  (10)

画像から距離行列を計算する：

文字列から距離行列を計算する：

ブールベクトルから距離行列を計算する：

日付オブジェクトのリストから距離行列を計算する：

測地位置から距離行列を計算する：

名目列から距離行列を計算する：

数列から距離行列を計算する：

名目ベクトルについて距離行列を計算する：

混合タイプのベクトルから距離行列を計算する：

連想のリストとしてフォーマットされたデータ集合から距離行列を計算する：

列指向のデータ集合について同じ距離行列を計算する：

データはDatasetオブジェクトとして与えることもできる：

オプション  (9)

DistanceFunction  (3)

SquaredEuclideanDistanceを距離関数として使って整数ベクトルから距離行列を計算する：

ManhattanDistanceを使って距離行列を計算する：

デフォルト距離とは異なる色距離を使う：

FeatureExtractor  (1)

特徴抽出器メソッドの"NumericVector"を使って前処理された画像から，距離行列を計算する：

FeatureNames  (1)

FeatureNamesを使って特徴に命名し，さらなる指定でこの名前を参照する：

FeatureTypes  (1)

FeatureTypesを使って最初の特徴を名目的であるとする解釈を強制する：

PerformanceGoal  (1)

長さ1000のランダムな数値ベクトルを2000個生成する：

このベクトルの距離行列を計算し，その操作を基準に従って評価する：

PerformanceGoalを"Speed"に設定して同じ操作を行う：

上記結果の時間と確度を基準値と比較する：

PerformanceGoal"Speed"のときは，データの中心化の精度が上がる：

RandomSeeding  (1)

DistanceMatrixは，たとえランダム性が含まれていても，何回計算されても同じ結果を与える．

20次元ベクトルのペアを生成する：

ランダム性を含む特徴検出器を使って距離行列を数回計算する：

結果を比較する：

RandomSeedingオプションの与えを変えて距離行列を計算する：

結果を比較する：

WorkingPrecision  (1)

長さ100の500個のランダムな数値ベクトルについて，精度が30で距離行列を計算する：

DistanceMatrixは任意精度計算を使う：

WorkingPrecisionMachinePrecisionを使うと計算速度が上がる：

しかし，結果の精度は前の計算ほどよくない：

ベクトルが類似している場合は，WorkingPrecisionの値を変えることで結果が著しく変わることがある：

アプリケーション  (1)

2つの点集合間の最短距離を求める：

Wolfram Research (2015), DistanceMatrix, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DistanceMatrix.html （2017年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2015), DistanceMatrix, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DistanceMatrix.html （2017年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2015. "DistanceMatrix." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/DistanceMatrix.html.

APA

Wolfram Language. (2015). DistanceMatrix. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/DistanceMatrix.html

BibTeX

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BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2024_distancematrix, organization={Wolfram Research}, title={DistanceMatrix}, year={2017}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/DistanceMatrix.html}, note=[Accessed: 25-November-2024 ]}