背景
我有一大组矢量（轴角表示中的方向数据......轴是矢量）。我想应用聚类算法。我尝试了kmeans，但计算时间太长（从未完成）。所以相反，我试图实现更快的KFCG算法（Kirke 2010）：
最初，我们有一个集群，其中包含整个训练向量，而代码向量C1则是质心。在算法的第一次迭代中，通过将训练向量Xi的第一元素与代码向量C1的第一元素进行比较来形成聚类。如果xi1
我不确定什么比率适合码本，但它对于代码优化无关紧要。另请注意，我的是3-D，因此第3维也是如此。
我的代码尝试
我尝试将上述算法应用到Matlab 2013（学生版）中。这是我尝试过的一些不同的结构 - 但是花了太长时间（从未见过它）：
%training vectors:
Atgood = Nx4 vector (see test data below if want to test);
vecA = Atgood(:,1:3);
roA = size(vecA,1);
%Codebook size, Nsel, is ratio of data
remainFrac2=0.5;
Nseltemp = remainFrac2*roA; %codebook size
%Ensure selected size after nearest power of 2 is NOT greater than roA
if 2^round(log2(Nseltemp)) < roA
NselIter = round(log2(Nseltemp));
else
NselIter = ceil(log2(Nseltemp)-1);
end
Nsel = 2^NselIter; %power of 2 - for LGB and other algorithms
主要优化块：
%KFCG:
%%cluster = cell(1,Nsel); %Unsure #rows - Don't know how to initialize if need mean...
codevec(1,1:3) = mean(vecA,1);
count1=1;
count2=1;
ind=1;
for kk = 1:NselIter
hh2 = 1:2:size(codevec,1)*2;
for hh1 = 1:length(hh2)
hh=hh2(hh1);
% for ii = 1:roA
% if vecA(ii,ind) < codevec(hh1,ind)
% cluster{1,hh}(count1,1:4) = Atgood(ii,:); %want all 4 elements
% count1=count1+1;
% else
% cluster{1,hh+1}(count2,1:4) = Atgood(ii,:); %want all 4
% count2=count2+1;
% end
% end
%EDIT: My ATTEMPT at optimizing above for loop:
repcv=repmat(codevec(hh1,ind),[size(vecA,1),1]);
splitind = vecA(:,ind)>=repcv;
splitind2 = vecA(:,ind)<repcv;
cluster{1,hh}=vecA(splitind,:);
cluster{1,hh+1}=vecA(splitind2,:);
end
clear codevec
%Only mean the 1x3 vector portion of the cluster - for centroid
codevec = cell2mat((cellfun(@(x) mean(x(:,1:3),1),cluster,'UniformOutput',false))');
if ind < 3
ind = ind+1;
else
ind=1;
end
end
if length(codevec) ~= Nsel
warning('codevec ~= Nsel');
end
或者，我认为3D矩阵会更快，而不是细胞？我试过但是使用我的方法在每次迭代时附加下一行（temp=[]; for...temp=[temp;new];）
时速度较慢
另外，我不确定什么是最好循环，for或while：
%If initialize cell to full length
while length(find(~cellfun('isempty',cluster))) < Nsel
好吧，不管怎样，第一种方法对我来说最快。
问题
逻辑标准是什么？不是因为它与所描述的算法相匹配，而是从编码的角度来看，我使用的任何奇怪的方法（特别是那些多个内部循环）会减慢它的速度？我在哪里可以加快（您可以指出我的资源或以前的问题）？
我的数组大小Atgood为1,000,000x4 NselIter=19; - 我是否只需要找到减小此大小的方法或者可以优化代码？
是否应该在CodeReview上询问？如果是这样，我会移动它。
测试数据
以下是您可以用来测试的一些随机向量：
for ii=1:1000 %My size is ~ 1,000,000
omega = 2*rand(3,1)-1;
omega = (omega/norm(omega))';
Atgood(ii,1:4) = [omega,57];
end