Matlab中PCA的矢量化

我有一个3D点坐标的矩阵a，所以a的大小是N乘以3，其中N是点的数量。我在a上搜索了20个邻居，得到了一个索引矩阵idN，它是N乘以21。然后我想计算每个点的PCA，每个点有20个邻居。例如，矩阵A中的第一个点是

pca(A(idN(1,2:end),:))

我想计算所有的点。我可以用一个循环来做这件事，但当分数很高时，它会非常慢。有没有一种方法可以不使用循环计算pca，或者至少有一种方法可以加快这个过程

循环代码的一部分

idN = knnsearch(A,A,'k',21);
result = zeros(N,12);
for i = 1:N
    [coef,~,latent] =  pca(A(idN(i,2:end),:));
    result(i,1:9) = coef(:)';
    result(i,10:12) = latent';
end

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请将您的问题显示在一个循环中。我们无法通过阅读你的大脑来了解到目前为止你编写了哪些代码，因此我们无法说明如何改进。添加了代码，谢谢。因为这是一个内置函数的返回，所以我认为没有必要添加。很抱歉，我已经为idNI添加了代码，在我的问题中已经解释了这一点，A是3D点坐标的矩阵。这是输入数据，我不能在这里显示，这些不是代码。例如，我们可以使用A=rand（N，3）。@sean。不幸的是，您不太可能将其矢量化。