在Matlab中优化成对距离函数的参数-Java 学习之路

此问题与matlab: find the index of common values at the same entry from two arrays有关 .

假设我有 1000 by 10000 矩阵，其中包含值 0 ， 1 和 2 . 每行都被视为样本 . 我想根据公式 d = 1-1/(2p)sum(a/c+b/d) 计算这些样本之间的成对距离，其中 a ， b ， c ， d 可以根据某些定义和 p=10000 被视为长度为 10000 的行向量 . c 和 d 是概率，如 c+d=1 .

如何查找 a ， b ， c ， d 的值的示例：假设我们要在样本 i 和b j 之间找到 d ，然后我查看行 i 和 j .

如果行 i 和 j 的 k 条目具有值 2 和 2 ，那么 a=2,b=0,c=1,d=0 （我想在这种情况下我将分配 0/0=0 ） .

如果行 i 和 j 的 k 条目具有值 2 和 1 ，反之亦然，那么 a=1,b=0,c=3/4,d=1/4 .

类似的任务将为 2,0 （ a=0,b=0,c=1/2,d=1/2 ），_ 1,1 （ a=1,b=1,c=1/2,d=1/2 ），_ 1,0 （ a=0,b=1,c=1/4,d=3/4 ）， 0,0 （ a=0,b=2,c=0,d=1 ）提供案件 .

我到目前为止使用的matlab代码是 i 和 j 使用 for 循环，然后使用 find 找到上述情况，然后为 a/c 和 b/d 创建两个数组 . 这是非常缓慢的，有没有办法可以提高效率？

编辑：距离 d 是第13页的this paper中给出的公式 .

1 回答

如果这些系数是固定的，那么我想我知道 pdist 直到@ horchler的注释，你得到它包含在循环中，并将常数考虑在内：

% m is the data
[n p] = size(m, 1);
distance = zeros(n);
for ii=1:n
    for jj=ii+1:n
        a = min(m(ii,:), m(jj,:));
        b = 2 - max(m(ii,:), m(jj,:));
        c = 4 ./ (m(ii,:) + m(jj,:));
        c(c == Inf) = 0;
        d = 1 - c;

        distance(ii,jj) = sum(a.*c + b.*d);
        % distance(jj,ii) = distance(ii,jj); % optional for the full matrix
    end
end
distance = 1 - (1 / (2 * p)) * distance;

回复于 2024-05-15T17:46:16+08:00

在Matlab中优化成对距离函数的参数

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