求点d1到直线d2 d3的距离 并画线 范例： [d dl] find dl [2 1] [8 3] [4 7] ; 则 dl [6 5]

此函数在以 XY 坐标表示的一组空间点中查找聚类。 聚类基于点之间的距离，不需要事先知道聚类的数量。 如果两点之间的距离小于用户定义的距离，则每个点都与最近的相邻点聚类临界点。 该函数在屏幕上输出基本的汇总统计信息（簇数、最小、最大和平均簇大小等），并在屏幕上输出显示簇、每个簇的质心点和几何中值点的图形。 它还创建两个文本文件，其中包含所有质心点和几何中点的坐标。 对于每个簇，输出变量返回质心和几何中点的 XY 坐标，以及形成簇的每个点的 XY 坐标。 用法： -------- [clustersCentroids,clustersGeoMedians,clusterXY] = clusterXYpoints(inputfile, maxdist, minClusterSize, method, mergeflag); 输入变量说明： ------------------------

此函数绘制一组给定点的彩色 3 维线。 剧情以某种形式改变其颜色，x 轴为红色，y 轴为绿色，z 轴为蓝色。 所以基本上如果情节在 x 轴上进行，它将着色为红色，如果继续y 轴将其着色为绿色，如果在 z 轴上继续，则其着色为蓝色。

为了快速评估水下激光通信系统的最大通信距离，提出了一种半解析的方法。对于给定的水下光学信道，仅仅需要进行两次仿真就可以获得系统的最大通信距离。即使系统参数改变，也不再需要进行额外仿真。根据水下光学信道参数，通过简单的数学运算获得了两个参考距离。并针对每个参考距离各进行了一次仿真。最后根据理论分析和仿真结果，推导出了最大通信距离的计算公式。为了验证该计算方法的有效性，将计算结果与实验结果进行了对比。对比结果表明两者吻合得很好，故所提出的半解析方法的有效性得以证实。

DSDV-WSN NS3 NS3中无线传感器网络的目的地顺序距离矢量（DSDV）路由协议仿真 最低要求： NS-3.28 NetAnim-3.108 安装： 将.cc和wscript复制到/ns-3.28/src/netanim/examples/ 使用以下行在/ns-3.28/src/netanim/中编辑另一个“ wscript”： module = bld.create_ns3_module（'netanim'，['internet'，'mobility'，'wimax'，'wifi'，'csma'，'lte'，'uan'，'lr-wpan'，'energy'，' wave”，“ point-to-point-layout”，“ dsdv”]） 构建（./waf构建） 运行（./waf --run dsdv -vis） 使用NetAnim模拟.xml文件 文件：

图神经网络中的图编辑距离计算处理分析.docx

基于线性调频连续波雷达可提取目标的距离信息和多普勒频率，分析了线性调频连续波在高频雷达中的应用，推导出差频信号的表达式和利用二维快速傅里叶变换进行距离/多普勒处理的理论。提出了将距离/多普勒处理技术与自适应数字波束形成技术相结合，对杂波和干扰进行抑制的同时提取回波目标信息的方法。经计算机仿真结果表明，其方法有效可行。

此提交提供了一些用于操作排列（顺序、排名）集（或配置文件）的工具。 函数的帮助中提供了基本理论和参考资料。 PermutationDistance 计算排列或排列组之间的 Kendall tau 距离（或交换或冒泡排序距离）。 MedianPermutation 计算使 Kendall tau 距离之和最小的阶（或多个阶）。 这是 Kemeny-Young 订单，它具有作为共识订单的理想特性。 然而，这是一个计算困难的问题。 这种实现使用了文献中的各种想法来提高效率，但进行了精确的计算，因此它可以处理的排列的长度和数量受到限制。 它在我们的数据上成功运行（作为下面聚类算法的一部分）：长度为 15 的 20 个左右排列的集合。 MallowsClustering 使用参数指数模型（Mallows phi 分布）运行期望最大化 (EM) 算法，以找到表示数据的“最佳”混合模型。 这使用（加权）

汉明距离matlab代码创造 用于为 Kumar 等人的多路复用 CREATE 论文生成分析和绘图的示例代码。 (2019)。 代码分为三部分：对齐、变异分析和聚类。 Juypter 笔记本中给出的脚本是“演示”版本，在相关的“example_data”子文件夹中包含示例数据或输入文件。 结盟 先决条件 Alignment 使用 Python 3 和 Jupyter notebooks，并依赖于以下 Python 包： jupyter pepars protfarm Pepars 和 Protfarm 可在其各自的 GitHub 存储库中找到： 辣椒： 农场： 脚本 align_and_export.ipynb 此脚本初始化 Protfarm 数据工作区，下载示例 FASTQ 文件，将它们与模板对齐，并计算和导出计数和浓缩数据。 有关 Protfarm 工作区和扩充的更多详细信息，请参阅存储库。 变异分析 变体分析包含一组脚本，用于对计数和扩充 Excel 表进行操作，这些脚本是通过 Protfarm 对齐和导出数据生成的。 运行这些脚本所需的时间大约为 2-5 分钟，具体取决于数据集

马氏距离matlab代码Distance_Algorithms_Datamining_Matlab Distance_Algorithms_Datamining_Matlab_Euclidean_Mahalanobis_Cossine_Entropy_Correlation_Covariance 在此代码中，我们具有所有列均为数字的样本数据集，然后计算距离算法。 计算所有行之间的欧几里得距离。 计算所有行之间的Mahalanobis距离。 计算所有列之间的余弦距离。 计算所有列之间的相关距离。 计算所有列之间的协方差距离。 每一列的熵。