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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?
! E! }& D# P) V: i( \: D  |* xK = zeros(40000,40000);- s# o) I. @$ _8 b0 V9 f
for i = 1 : 40000
- X; G1 S1 }1 V: t6 X: U+ Bfor j = 1 : 40000
  ]0 Q& |4 t$ o1 `! u6 q     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
8 I0 G" C3 p4 T3 s8 Send0 K( E$ l, `; ^, ]% x) ^9 l: V
end. M4 b# {1 `) C( c! G

& K1 I. _& F" Y( Y
: p7 z. [. g, t. x" m" ~$ {4 O

. o7 Y; l: U# S' _
1 `' s/ N5 k4 I! v: d! o$ G8 K) ^  d

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    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。
    3 V  E6 r- G! G/ 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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