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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?
: Z8 H) R4 S# a6 K" Q- i+ w2 MK = zeros(40000,40000);' G; O1 j6 z5 _6 }1 k
for i = 1 : 400001 h& A% H/ g$ Z3 K  H% f  A
for j = 1 : 40000
' ^* a- V2 y6 |1 h. M, N4 a* z" H6 }     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
( {2 B( Q% }& ?( @& u9 u2 Y5 pend( v8 i$ [" C0 r/ b7 s: N2 T2 \
end7 I1 t9 L( L2 |- M2 w
$ s6 q# A1 f. H' o1 C7 x

9 m- K5 j/ d- y0 P) v* W: {7 ]9 \1 R+ h. j) X
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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。2 {* h) Z/ z; Z+ W# |6 R
    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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