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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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作者:
tryeverythingop
时间:
2020-10-28 13:32
标题:
MATLAB中怎样加快for循环矩阵赋值运行速度
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？
) p" n% W7 q" u/ H
K = zeros(40000,40000);
" h- q3 t: g; ~3 j8 S7 O
for i = 1 : 40000
! R- J6 E- J, `5 n) g, Q$ \8 [
for j = 1 : 40000
' E; Y3 f( l! L: ~- H, ], [% W
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
$ V% {7 }9 j8 W4 G& k
end
) e& G; Y9 V- |
end
: n* q* [8 x- x6 {, Y
* i; O2 O, B+ ~) w
) s7 o0 e7 z( [+ k7 M+ x0 w! k( i
( w( Z8 h6 s ^
8 t( S: s" r! [* B8 W/ f; s+ C
) r. N. _ a6 r% N9 o3 l0 Q* N$ T
作者:
qq666888qqw
时间:
2020-10-28 14:23
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。
2 L ?1 E5 C, W& Y
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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- X_joint(j,))^2/c);%求核矩阵，采用径向基核函数，参数c=2000$ V% {7 }9 j8 W4 G& k - 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。