小编rcp*_*nto的帖子

以下有效和矢量化的Matlab代码使用权重向量WTS(每个维度1个权重;所有点的相同权重)计算2组A点和B点之间的加权欧氏距离:

    WTS = sqrt(WTS); 

    % modify A and B against weight values
    A = WTS(ones(1,size(A,1)),:).*A;
    B = WTS(ones(1,size(B,1)),:).*B; 

    % calculate distance
    AA = sum(A.*A,2);  
    BB = sum(B.*B,2)'; 
    D = sqrt(AA(:,ones(1,size(B,1))) + BB(ones(1,size(A,1)),:) - 2*A*B'); 

(来源:https://github.com/nolanbconaway/pairdist/blob/master/pairdist.m)

我的问题是:是否有一个有效的矢量化形式(Matlab,R或Julia很好)用于类似的计算,区别在于WTS是一组与A大小相同的权重向量？换句话说,代替1个权重向量,我需要A中每个点的1个权重向量.

这个答案似乎做了我需要的,但它是在Python中,我不知道如何将其转换为Matlab/R/Julia:https://stackoverflow.com/a/19285289/834518

此外,不是在MATLAB中有效计算加权距离的重复,因为该问题涉及单个权重向量情况,并且我明确要求N个权向量情况.

编辑:示例应用:RBF网络和高斯混合模型,其中您(可以)为每个神经元/组件具有1个权重向量.解决问题的有效方法对于这些问题至关重要.