Question

怎么用Matlab计算很多散点之间最短距离

Answer 1

这样：

clear;

clc;

x=rand(7,1);

y=rand(7,1);

dist=@(var) sum(sqrt((var(1)-x).^2+(var(2)-y).^2));%var(1)=x;var(2)=y

var0=rand(2,1);

[var,minDistance,exitflag]=fminunc(dist,var0)

plot(x,y,'o','markerfacecolor','r','markersize',6);

hold on;

plot(var(1),var(2),'p','markerfacecolor','g')

for i=1:7

plot([var(1),x(i)],[var(2),y(i)],':');

end

扩展资料：

注意事项

先构造一个n(各点的数量）维矩阵，如果是无向图则是对称矩阵：

a(1,2)=2;a(1,3)=8;a(1,4)=1;

a(2,3)=1;a(2,3)=6;a(2,5)=1;

a(3,4)=7;a(3,5)=5;a(3,6)=1;a(3,7)=2;

a(4,7)=9;

a(5,6)=3;a(5,8)=2;a(5,9)=9;

a(6,7)=4;a(6,9)=6;

a(7,9)=3;a(7,10)=1;

a(8,9)=7;a(8,11)=9;

a(9,10)=1;a(9,11)=2;

a(10,11)=4;

找到矩阵中的每一个非零元：

[i,j,v]=find(a);

利用最短距离函数求解：

[x,y,z]=graphshortestpath(b,1,11,'Directed',false) % Directed是标志图为有向或无向的属性，该图是无向图，对应的属性值为false，或0

Answer 2

可以使用norm函数，比如：中心点P别的点Anorm(repmat(P, size(A, 1), 1) - A)可以计算出来。或者你将数据贴一下。

Answer 3

用迪杰斯特拉算法或佛洛依德算法.网上有图论工具箱,你可以下个.