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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?2 b* X7 v) J; g1 G. n  w$ {
K = zeros(40000,40000);
2 B# t: m9 k+ s9 ~7 d. L: ?for i = 1 : 40000' x1 q) P/ B: H) [; I
for j = 1 : 40000
0 V. q9 ^6 J  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
8 X6 p: t6 H- F/ U: h- wend
6 o0 v0 G! J4 [$ l& \  I3 ?( iend  d& Y4 ^4 E# y: q, n1 [9 Z) K

; N, L% ]5 A* L5 u
( a( }+ C+ f9 g& M: `0 L
/ ~8 S; {( L1 \, Y" U

  r  n, {+ `. r& r, m3 a' O! K2 N, P% \7 c% C5 ]) {" C
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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。( ?6 ~/ r; z# U9 A/ ?5 }2 W7 J
    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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