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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 计算模拟区 » 程序语言 » MATLAB/Mathematica » 高斯核矩阵构造的优化
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小飞鱼lover

铜虫 (初入文坛)

[求助] 高斯核矩阵构造的优化 已有1人参与

CODE:
Gamma = 0.001;
for k = 1:m
    for l = 1:n
    K1(k,l) = exp(-Gamma*(sum((TrainData(k,:)-SvmVetors(l,:)).^2))) ;
    end
end  

其中m=698,n=694,TrainData为698*1849double矩阵，SvmVetors为694*1849double矩阵，运行很慢，求优化方法
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www.poryfly.com
1楼 2014-04-11 10:02:18
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小飞鱼lover

铜虫 (初入文坛)
引用回帖:
2楼: Originally posted by libralibra at 2014-04-11 20:44:35
优化前Elapsed time is 18.531330 seconds.
优化后Elapsed time is 0.107060 seconds.
代码
m=698;
n=694;
Gamma = 0.001;
TrainData = randi(100,);
SvmVetors = randi(100,);
k = sum(TrainData,2);
k  ...

我可能还没有真正理解高斯核吧，但是我觉得你优化后的这个程序求出来的核，不是我需求的核。
我的源程序是两个向量的每一个元素做差然后平方在求和
而你改进后的是，两个向量先求和然后再做差，在平方，不一样。
求大神继续指点下了
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www.poryfly.com
3楼2014-04-13 10:36:27
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libralibra

至尊木虫 (著名写手)

骠骑将军

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
优化前Elapsed time is 18.531330 seconds.
优化后Elapsed time is 0.107060 seconds.
代码
CODE:
m=698;
n=694;
Gamma = 0.001;
TrainData = randi(100,[698,1849]);
SvmVetors = randi(100,[694,1849]);
k = sum(TrainData,2);
k = repmat(k,[1,n]);
v = sum(SvmVetors,2)';
v = repmat(v,[m,1]);
K1 = (k-v).^2;
K1 = exp(-Gamma*K1);
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matlab/VB/python/c++/Java写程序请发QQ邮件:790404545@qq.com
2楼2014-04-11 20:44:35
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