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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?) ~9 T; h0 m$ j' D# F6 @8 ?
K = zeros(40000,40000);
/ F5 s- Y( |2 g5 c6 J. R6 L* mfor i = 1 : 400001 Z8 l7 Y5 F' f! D2 m* [1 ~
for j = 1 : 40000
3 X" ^7 s: p$ P. T9 D     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; Y6 J2 U/ B  C0 ?
end
; R# p& y5 }6 {/ Oend: ?% t' L; z) _# ^
3 T: @' _7 x0 ^/ [: 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。
    - L6 x! I2 h& H  z) A0 M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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