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数据挖掘工具箱

于 2022-02-16 发布 文件大小:8.67 kB
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公用事业M文件,以提高距离矩阵的使用和计算:- 平行距离矩阵计算(pair_dist_par)- 利用共享能够保持真正的大矩阵(pair_dist_spmd)的内存模型的并行距离计算 - 需要sharedmatrix进行编译和路径,- 函数的舒适指一个距离矩阵(pseudo_squareform)的向量的形式。该OUT = pair_dist_par(X,有趣,参数)的作品有点类似标准pdist。它需要并行计算工具箱(PCT),但不同的是,距离函数(FUN)的行VS行的方式工作(而不是行VS-子矩阵中pdist),它是一个处理程序,以一种形式D的距离函数=有趣的(X,Y,则params),其中:params为参数的变量列表,x和y为单个行向量是不同的pdist。一种可以提供或处理程序自身距离函数或一名称内置距离函数,或(这是由于更好的性能)使用额外的外部函数name2fun获得一个匿名功能的处理程序。如果没有厘或麻烦得到一个工人池然后pair_dist_seq被使用。该功能pair_dist_spmd它适用于相当大的距离矩阵。使用SPMD模型的共享内存的计算所做的是(SM)作为IPC,因此,它需要有路径J.狄龙的sharedmatrix(或赢得了sharedmemory)。该函数返回一个包含处理程序了sharedmemory段结果。高速缓存命中率是由交织的提高。要使用结果,您需要附加到共享variableby返回的句柄。OUT = sharedmatrix("附加",out_hdl);或出=了sharedmemory("附加",out_hdl);还记得删除未使用的变量(没有grabage集电极)sharedmatrix("分离",out_hdl,出);sharedmatrix(“自由”,out_hdl);该pseudo_squareform功能可以让您获得获得距离矩阵,就好像它

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