优化距离计算函数的matlab实现

从LMNN算法的源代码中得到启发，使用矩阵运算计算两个样本集之间的距离，可以避免循环计算，节省时间。
输入两个样本集X和x，X：d×N x：d×n 每一列代表一个样本，每个样本特征为d维，即X有N个样本，x有n个样本
输出距离矩 D D D：N×n D i j D_{ij} Dij代表X的第i个样本和x的第j个样本的欧式距离
朴素的算法是循环迭代X和x中的每个样本算距离，要循环N×n次
优化后的算法代码如下：

[D,N] = size(X);if(nargin>=2)[d,n] = size(x);if(D~=d)error('Both sets of vectors must have same dimensionality!\n');end;X2 = sum(X.^2,1);x2 = sum(x.^2,1);dist = bsxfun(@plus,X2.',bsxfun(@plus,x2,-2*X.'*x));else[D,N] = size(X);s=sum(X.^2,1);dist=bsxfun(@plus,s',bsxfun(@plus,s,-2*X.'*X));
end;

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