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距离矩阵

数学中, 一个距离矩阵是一个各項元素為之间距离矩阵(二维数组)。因此给定N欧几里得空间中的,其距离矩阵就是一个非负实数作为元素的N×N对称矩阵距离矩阵和邻接矩阵概念相似,其区别在于后者仅包含元素(点)之间是否有連邊,并没有包含元素(点)之间的连通的距离的訊息。因此,距离矩阵可以看成是邻接矩阵的加权形式。

举例来说,我们分析如下二维点a至f。在这里,我们把点所在像素之间的欧几里得度量作为距离度量

原始数据

其距离矩阵为:

a b c d e f
a 0 184 222 177 216 231
b 184 0 45 123 128 200
c 222 45 0 129 121 203
d 177 123 129 0 46 83
e 216 128 121 46 0 83
f 231 200 203 83 83 0

距离矩阵的这些数据可以进一步被看成是图形表示的热度图(如下图所示),其中黑色代表距离为零,白色代表最大距离。

图形表示

生物信息学中,距离矩阵用来表示与坐标系无关的蛋白质结构,还有序列空间中两个序列之间的距离。这些表示被用在结构比对,序列比对,还有在核磁共振X射线结晶学中确定蛋白质结构。

有时候距离矩阵也被称作相似性矩阵。

另外参见 编辑

距离矩阵, 在数学中, 一个是一个各項元素為点之间距离的矩阵, 二维数组, 因此给定n个欧几里得空间中的点, 其就是一个非负实数作为元素的n, n的对称矩阵和邻接矩阵概念相似, 其区别在于后者仅包含元素, 之间是否有連邊, 并没有包含元素, 之间的连通的距离的訊息, 因此, 可以看成是邻接矩阵的加权形式, 举例来说, 我们分析如下二维点a至f, 在这里, 我们把点所在像素之间的欧几里得度量作为距离度量, 原始数据, 其为, 的这些数据可以进一步被看成是图形表示的热度图, 如下图所示, 其中黑色代表距离为零, 白色代. 在数学中 一个距离矩阵是一个各項元素為点之间距离的矩阵 二维数组 因此给定N个欧几里得空间中的点 其距离矩阵就是一个非负实数作为元素的N N的对称矩阵距离矩阵和邻接矩阵概念相似 其区别在于后者仅包含元素 点 之间是否有連邊 并没有包含元素 点 之间的连通的距离的訊息 因此 距离矩阵可以看成是邻接矩阵的加权形式 举例来说 我们分析如下二维点a至f 在这里 我们把点所在像素之间的欧几里得度量作为距离度量 原始数据 其距离矩阵为 a b c d e f a 0 184 222 177 216 231 b 184 0 45 123 128 200 c 222 45 0 129 121 203 d 177 123 129 0 46 83 e 216 128 121 46 0 83 f 231 200 203 83 83 0 距离矩阵的这些数据可以进一步被看成是图形表示的热度图 如下图所示 其中黑色代表距离为零 白色代表最大距离 图形表示 在生物信息学中 距离矩阵用来表示与坐标系无关的蛋白质结构 还有序列空间中两个序列之间的距离 这些表示被用在结构比对 序列比对 还有在核磁共振 X射线和结晶学中确定蛋白质结构 有时候距离矩阵也被称作相似性矩阵 另外参见 编辑数据分类 计算机视觉 nbsp 这是一篇关于数学的小作品 你可以通过编辑或修订扩充其内容 查论编 取自 https zh wikipedia org w index php title 距离矩阵 amp oldid 54877758, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,

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