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我写了一个用于分类的 Matlab 脚本。当我执行此操作时，出现内存不足错误。

for i =1:size(Y)  
    if(predictions(i) ~= clasL(find(ismember(mydata,X(i)),'rows')))  
        error = error+1;  
    end  
end

在上面的代码中Y，andpredictions是维度为 19928 的向量。and是 19928*62061mydata和X12819*62061 矩阵。当我执行以下代码时，出现以下错误

Error using  == 
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.

Error in ismember (line 62)
            tf = (a == s);

Error in myinit (line 105)
if(predictions(i) ~= clasL(find(ismember(mydata,X(i)),1)))

如何克服这一点？请帮我。谢谢

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1 回答 1

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首先尝试在 MATLAB 进程上运行 ulimit，以便它可以使用尽可能多的内存。

其次，我认为您想将参数的顺序切换为ismember：

ismember(X(i, :), mydata, 'rows')

find第三，如果您更改参数的顺序，则不需要额外的功能。然后，您只需执行此操作（在循环内）：

[~, idx] = ismember(X(i, :), mydata, 'rows')
if (idx > 0 && predictions(i) ~= clasL(idx))
    error = error+1;  
end

第四，为了节省时间，您可以对（无循环）ismember中的所有行只运行一次，X然后以向量化方式查找错误数：

[~, idxs] = ismember(X, mydata, 'rows')
error = sum(predictions(idxs > 0) ~= clasL(idxs > 0))
于 2012-06-14T17:28:09.417 回答