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MATLAB中怎样加快for循环矩阵赋值运行速度

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发表于 2020-10-28 13:32 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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最近需要用Matlab计算数据核矩阵,数据X_joint大小是40000x183,需要40000x40000的核矩阵,编写了下面的代码,但是for循环感觉速度非常慢,有什么办法能改进这个代码吗?+ I, B  w4 m4 T% G5 Q6 G6 j
K = zeros(40000,40000);
5 J0 u4 J% i5 Hfor i = 1 : 400000 _9 c+ Y4 o4 L9 h: p4 S
for j = 1 : 400009 R" T* H9 N: T3 U1 N. Y( v. S
     K(i,j) = exp(-(norm(X_joint(i, - X_joint(j,))^2/c);%求核矩阵,采用径向基核函数,参数c=2000
. m( ?- [- e5 wend) |  L3 f# n' K" Q4 h0 b5 L
end
8 \/ V: X$ J# u+ [9 c) N% e- b. V
) h4 `  B( k4 m+ Y

& o# Z( J+ H2 F/ a- I
  T! m/ {! Z% y# b. a" S" M( Y
+ a, D4 G; e( g- L+ Q7 h  R
1 h) o5 V2 V; B# b' v0 W+ C
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    [LV.2]偶尔看看I

    2#
    发表于 2020-10-28 14:23 | 只看该作者
    形如 norm(X_joint(i, - X_joint(j,) 的项,实际上对于 i, j 是对称的,这上面可以省掉一半运算步数,对角线是零,你只需要计算上三角或者下三角就够了。+ e* X' ~$ g$ J9 j+ x- w( r! ^, M7 W
    但本身两层循环的步数实在太多,而且每次都要计算两个183维数据的差再求模,除非你能预先通过其他评估,把183个维度合并或者降低到远小于此的维度,不太容易改进了。
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