🎉 MATLAB求两个矩阵的欧氏距离 📊

在数据分析和机器学习领域，计算两个矩阵之间的欧氏距离是一项基础任务。欧氏距离可以衡量两个点在多维空间中的差异程度，简单直观。在MATLAB中，我们可以轻松实现这一功能。假设我们有两个矩阵A和B，每个矩阵代表一组数据点，那么如何用MATLAB快速计算它们之间的欧氏距离呢？

首先，确保你的MATLAB环境已准备好。打开软件后，输入如下代码：

```matlab

% 定义两个矩阵A和B

A = [1, 2; 3, 4];

B = [5, 6; 7, 8];

% 计算欧氏距离

distance = pdist2(A, B);

% 显示结果

disp(distance);

```

上述代码利用了MATLAB内置函数`pdist2()`，该函数专门用于计算两组点之间的欧氏距离。运行后，你将得到一个矩阵，其中每个元素表示对应行间的距离。这种方法不仅高效，而且非常易于理解。

通过这种方式，无论是处理小规模还是大规模的数据集，都能迅速得出准确的结果。如果你是初学者，不妨尝试修改矩阵内容，观察输出的变化。这不仅能加深对欧氏距离的理解，还能提升编程技能哦！🚀