包括以下文件： p_poly_dist.m - 计算从二维平面上的一组 np 点 p(1), p(2),... p(np) 到折线或闭合多边形的距离。 折线定义为连接 nv 个有序顶点 v(1), v(2), ..., v(nv) 的一组 nv-1 段。 可以选择将多段线视为闭合多边形。 点j到线段k的距离定义为当点j在这条线上的投影落在线段k的内部时，该点到通过顶点v(k)和v(k+1)的直线的距离； 当投影落在段 k 之外时，到最近的 v(k) 或 v(k+1) 个顶点。 从点 j 到多段线的距离定义为该点到所有线段的距离的最小值。 在投影点落在所有折线段之外的情况下，返回到折线最近顶点的距离 test_p_poly_dist.m - p_poly_dist 的简单单元测试。 绘制调用 p_poly_dist 函数的结果（使用示例参见帮助） p_poly_dis

请首先查看右侧的示例选项卡（.mlx 文档文件）以获取完整说明。 下载后，在 Matlab 控制台中键入“doc line_to_line_distance”或“help line_to_line_distance”以获得支持。 要从随附的文件文档中受益，请务必下载该文件，而不仅仅是复制和粘贴它。

此函数计算两个之间的最小欧几里德距离多边形 P1 和 P2。 min_d = min_dist_between_two_polygons(P1,P2,Display_solution); 这个函数有两个参数，第三个是可选的。 P1 & P2 包含多边形的几何形状。 P1 & P2 是包含两个字段的结构：x & y 例如： P1.x = rand(1,5)+2; P1.y = rand(1,5); P2.x = rand(1,3); P2.y = rand(1,3); Display_solution 是一个二进制变量，用于启用或不启用解的图。 该函数首先检查多边形是否相交。 在这种情况下，最小距离为 0。 否则，所有顶点和两个边之间的距离计算多边形。 该函数返回找到的最小距离。 可以在代码中找到实现的更多细节。

基于频域最小距离的 SPOT(Pan) 图像纹理分类算法 - …

最大最小距离算法 最大最小距离算法首先根据确定的距离阈值寻找聚类中心，然后根据 最近邻规则把样本划分到各类聚类中心对应的类别中。 具体的算法描述如下： ①首先任选一个模式样本作为第一个聚类中心 ②选择离 距离最远的样本作为第二个聚类中心 ，距离用欧式距离公式来计算： ③逐一计算各样本与 ， 间的距离，即 ， 选出其中最小距离，

基于欧⽒距离-最⼩距离分类器的鸠尾属植物分类 识别率为0.96667

matlab最小距离代码 作者不再支持此工具箱。 该代码适用于最新的Matlab 2015版本，但可能与以后的版本不兼容。 考虑用作（python）替代方案。 免费派发工具箱并开始您自己的支持:) 协方差工具箱 该工具箱包含一组专用于协方差矩阵估计和处理的matlab函数。 关键功能主要集中在SPD矩阵的Riemanian几何上，包括距离，测地线，切线空间和不同度量下协方差矩阵的均值估计。 该工具箱已获得GPLv3许可。 安装 installer 功能清单 生成SPD矩阵 根据wishart分布生成一组SPD矩阵： [COV, Sig] = generate_wishart_set(N,I,Df,Sig) 距离 两个协方差矩阵之间的距离（默认为欧几里德度量）： d = distance(C1,C2,metric) Kullback-Leibler距离： d = distance_kullback(C1,C2) 对数欧式距离： d = distance_logeuclid(C1,C2) 黎曼距离： d = distance_riemann(C1,C2) 最佳运输距离： d = dista

最小距离的算法，

它使用 GJK 算法在多面体的 minkowsky 负和上找到最接近原点的点。 然后它使用重心坐标来找到属于 minkowsky 负和上选定点的那些多面体上的点。 Casey Muratori 制作的视频以及 Matthew Sheen 在 matlabcentral 上制作的 GJK 碰撞检测的实现对我了解我在做什么有很大帮助。 https://mollyrocket.com/849 https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/57907-fast-3d-collision-detection-gjk-algorithm

电子书 大学教授的数学建模的样例。值得珍藏。