matlab - 如何通过将数据划分到matlab中的不同路径来计算非常大数据集的相似度矩阵？

Question

我有一个 367800x84 的矩阵，行是实例，列是维度。我尝试计算相似度矩阵，但是如果我尝试从整个矩阵计算，它不适合内存。我尝试了不同的代码，但没有奏效。我想把数据分成一堆，然后逐步计算。我该如何应用这种方法？这是我对整个数据所做的尝试。首先是欧几里得，其次是余弦相似码。

function [C] = create_sim_matrix(x)

Qx=repmat(dot(x,x,2),1,size(x,1));
   D=sqrt(Qx+Qx'-2*x*x');

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function [C] = create_sim_matrix(A)

normA = sqrt(sum(A .^ 2, 2));
temp = bsxfun(@rdivide, A * A', normA);
C = bsxfun(@rdivide, temp, normA');