[問題] 對每一個 vector bin做set operation已回收
假設我有兩個matrix C1 & C2
C1 = M*D (M個維度為D的vectors)
C2 = N*D (N個維度為D的vectors)
可以想像成兩個clusters
而假設我們定義 C1 和 C2之間的similarity如下:
針對每一個dimension ，
計算 C1那一維出現的所有值 與C2那一維出現的所有值之 (交集數/聯集數)
會產生一個 1*D 的vector temp_sim
而 similarity = mean(temp_sim);
簡單舉例如下：
C1 = [ 1 1 1 1 ;
1 2 3 4 ;
2 2 3 3 ;
3 3 2 1 ]
C2 = [ 1 2 3 3 ;
2 2 3 3 ;
2 2 4 1 ]
temp_sim = [ 2/3 , 1/3 , 1/4 , 2/3 ]
sim = mean(temp_sim);
不知道這樣表示能不能讓人看得懂 @@
想請問類似的計算，matlab有沒有什麼能加速的方法
我目前就只用一個 for loop 從 1:D
然後針對第i維去計算兩個cluster間的 交集數/聯集數
可是當cluster數目眾多時，
我要計算所有cluster 間 pair-wise 的similarity就變得很花時間
(三層迴圈，前兩層是為了計算all pair wise，第三層就計算temp_sim)
想了幾天，不知道可以改成怎樣做能節省時間
想請問強者板眾們有沒有知道什麼function可以達到我的目的或是有什麼聰明的作法
感謝m(_ _)m
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◆ From: 140.112.230.39
推
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