Question

我希望计算矢量集之间的累积余弦距离一组向量的自然表示是一个矩阵......但是如何对以下内容进行向量化？

function d = cosdist(P1,P2)
    ds = zeros(size(P1,2),1);
    for k=1:size(P1,2)
      %#used transpose() to avoid SO formatting on '
        ds(k)=transpose(P1(:,k))*P2(:,k)/(norm(P1(:,k))*norm(P2(:,k)));
    end
    d = prod(ds);
end

我当然可以写

fz = @(v1,v2) transpose(v1)*v2/(norm(v1)*norm(v2));
ds = cellfun(fz,P1,P2);

...只要我将我的矩阵重铸为矢量的单元格数组。是否有更好/完全数字的方式？
此外，cellfun，arrayfun等会利用向量指令和/或多线程吗？

注意在现有公司中可能是多余的，但对于列向量v1'*v2 == dot(v1,v2)而言在Matlab中要快得多。

Answer 1

由于P1和P2的大小相同，因此您可以在此处执行按元素操作。顺便说一下，v1'*v等于sum(v1.*v2)。

d = prod(sum(P1.*P2,1)./sqrt(sum(P1.^2,1) .* sum(P2.^2,1)));

Answer 2

@Jonas有正确的想法，但规范化的分母可能不正确。试试这个：

%# matrix of column vectors
P1 = rand(5,8);
P2 = rand(5,8);

d = prod( sum(P1.*P2,1) ./ sqrt(sum(P1.^2,1).*sum(P2.^2,1)) );

您可以将此与PDIST2函数返回的结果进行比较：

%# PDIST2 returns one minus cosine distance between all pairs of vectors
d2 = prod( 1-diag(pdist2(P1',P2','cosine')) );

矢量化调用两个向量的函数（将矩阵视为向量数组）

2 个答案: