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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?
4 g8 \" Z& a9 x3 uK = zeros(40000,40000);
" d& B" t5 ]# Kfor i = 1 : 40000' o- V. M2 U, X$ l
for j = 1 : 40000# a4 _* h$ n6 E2 I4 w$ x
     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
9 U7 G- }: [) K9 Iend, m- v# S, _3 d' Q5 \1 |; K
end5 I4 r( S; X" ~
+ h- M6 k; Y4 Z! {* \) `) D5 i
0 }& |/ L% e& [* o. G8 k

6 n2 h' V$ d' N: G% j% j6 D8 _
& A8 Q( J# H9 C' t! M" F. W0 c
2 c' P5 M* T2 J" f
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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。+ ?8 V0 Y; k- ~9 J, w6 Q
    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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