matlab中的最近列

我想找到一个向量矩阵的最近列

假设矩阵是D，向量是y。我想要这个函数的加速方法

function BOOLEAN = IsExsist(D,y)


[~, Ysize, ~] = size(D);
BOOLEAN = 0;
MIN = 1.5;

for i=1:Ysize 
    if(BOOLEAN == 1)
        break;
    end;
    if(norm(y - D(:,i),1) < MIN )
        BOOLEAN = 1;
    end;
end;

end

function BOOLEAN=isexist（D，y）
[~，Ysize，~]=尺寸（D）；
布尔值=0；
最小值=1.5；
对于i=1:Ysize
如果（布尔==1）
打破
结束；
if（范数（y-D（：，i），1）

我假设您希望“加速”此过程。同样，试试这个-

[~,nearest_column_number] = min(sum(abs(bsxfun(@minus,D,y))))

上述代码沿

D

w.r.t.

y

的所有列使用

1-Norm

（您使用的）<代码>最近的列号是您想要的输出

如果您有兴趣使用阈值

MIN

来获取

第一个最近的列号

，您可以使用以下代码-

normvals = sum(abs(bsxfun(@minus,D,y)))
nearest_column_number = find(normvals<MIN,1)
BOOLEAN = ~isempty(nearest_column_number)

编辑2:您似乎多次调用此过程/函数，这是此处的瓶颈。因此，我在这一点上的建议是查看调用函数，看看是否可以减少调用次数，否则使用自己的代码或尝试稍微修改一下的版本-

BOOLEAN = false;
for k = 1:numel(y)
    if norm(y - D(:,k),1) < MIN %// You can try replacing this with "if sum(abs(y - D(:,i),1)) < MIN" to see if it gives any performance improvement
        BOOLEAN = true;
        break;
    end
end

BOOLEAN=false；
对于k=1:numel（y）
if norm（y-D（：，k），1）

要查找矩阵

D

到列向量

y

的最近列，关于1-范数距离，可以使用：

---

您目前正在尝试的是优化线性搜索的Matlab实现。 无论您如何优化，它始终需要为每个搜索计算所有

D=88800

距离

D=9

维度。 正如另一个答案中所讨论的那样，这很容易在Matlab中实现，但是如果您计划进行许多这样的搜索，我建议使用不同的数据结构和搜索算法

一个好的canditate应该是（二进制的），它递归地将你的空间沿着你的维度分成两部分。这为创建树增加了相当大的初始开销，并使插入和删除操作的开销稍微增加。但据我了解，您的评论，搜索更加频繁，它们的执行将从

O（D）

down减少到

O（log（D））

，这对于这个问题的规模是一个巨大的改进

我认为应该有一些可用的BSP的Matlab实现，例如在Mathworks文件交换上。

---

但是如果你找不到，我也很乐意提供一些提示。

这段代码非常专业，但速度很慢，就像我的代码一样，@MehdiKhademloo你的

是谁的
y
信息？d是9*88800，y是9*1@MehdiKhademloo你从我的代码中得到了什么运行时，就为了这个最近的列查找部分？你知道吗？我想为我的字典创建这个D，我认为这个88800列并不重要，而且很多列都是相似的。我想在我的字典创建函数中使用此代码。我的意思是，当我想在字典中添加一列时，使用此函数检查“字典中是否有类似于我的新数据的列？”…您的代码找不到与向量最近的列。检测距离小于给定阈值的第一列。我回答的是文本所说的，而不是代码所说的
BOOLEAN = false;
for k = 1:numel(y)
    if norm(y - D(:,k),1) < MIN %// You can try replacing this with "if sum(abs(y - D(:,i),1)) < MIN" to see if it gives any performance improvement
        BOOLEAN = true;
        break;
    end
end

[~, index] = min(pdist2(y.',D.','minkowski',1));