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我有以下问题。

for i=1:3000
    [~,dist(i,1)]=knnsearch(C(selectedIndices,:),C);
end

让我解释一下上面的代码。矩阵 C 是一个巨大的矩阵(300000 x 1984)。C(selectedIndices,:)是 C 的 100 个元素的子集，具体取决于 的值i。这意味着： 对于i=1，选择 C ​​的前 100 个点，对于i==2，C(101:200,:)被选择。如您所见，第二个参数保持不变。

有什么办法可以让这项工作更快。我尝试了以下方法：

-  [~,dist(i,1)]=knnsearch(C,C); %obviously goes out of memory

  • 发送更大的块selectedIndices而不是只发送 100 个。这增加了一点我不担心的后期处理。但这不起作用，因为它需要相同的时间。例如，如果我一次发送 100 个 C 点，则需要 60 秒。如果我发送 500，则后处理需要 380 秒。

  • 尝试使用parforas：不同的集合selectedIndices将并行执行。它不起作用，因为C可能已经创建了两个大矩阵副本（不确定 parfor 是如何工作的），但我确信计算机会变得非常慢，从而否定 parfor 的优势。

  • 还没有尝试过：将两个参数分成更小的块并将其发送到 parfor。你认为这会有什么不同吗？

我对任何建议持开放态度，即如果您觉得以某种不同的方式制动矩阵可能会加快计算速度，请提出建议。因为，最后我只关心从 C 中的每个点的一组点（这里每组有 100 个点）中找到最近的点。

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