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Logischer Vergleich von Sparse-Matrizen - Out of memory

 

McRip

Gast


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     Beitrag Verfasst am: 20.10.2009, 22:34     Titel: Logischer Vergleich von Sparse-Matrizen - Out of memory
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Hallo,

ich habe zwei recht große (35000x35000) sparse-Matrizen. In der einen stehen Korrelationen und in der anderen euklidische Abstände. Nun möchte ich eine Index-Matrix, welche auf Einträge der Matrizen zeigt, welche hohe Korrelation und geringen euklidischen Abstand haben. Für kleine sparse-Matrizen funktioniert folgender Code:
Code:
index = (corr > 0.9 & eucDist < 0.0001;


Bei großen Sparse-Matrizen bekomme ich nun jedoch logischerweise einen out-of-memory Fehler:
??? Error using ==> lt
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.

Ich denke das Problem hier ist, dass ich in einer sparse-Matrix hier nach kleinen Werten suche, was zu sehr vielen Ergebnissen führt, da der "default"-Wert der sparse-matrix ja null ist und ich mit X < 0.001 "fast alle" Einträge der sparse-Matrix bekomme, außer ein paar Einträge, welche große Werte annehmen.
Hat mir hier vielleicht jemand einen Rat, wie ich eine sparse-Matrix logisch nach Werten kleiner/kleiner-gleich indiziere?

Vielen Dank im vorraus und Grüße


Milo
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     Beitrag Verfasst am: 21.10.2009, 15:03     Titel:
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Hallo,

frag doch genau andersherum ab. Also alle Elemente, die nicht in Deinem Intervall liegen und arbeite damit.

Micha
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Titus
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     Beitrag Verfasst am: 21.10.2009, 15:03     Titel:
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Hallo,

es kommt darauf an, was nachher mit index passiert. Du hast recht, das Problem kommt daher, dass alle Nullen die Bedingung erfüllen. Sind das auch Punkte, die in index reingehören? Oder würden die nachher nicht beachtet ...
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Mcrip

Gast


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     Beitrag Verfasst am: 21.10.2009, 15:20     Titel:
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Milo hat Folgendes geschrieben:
Hallo,

frag doch genau andersherum ab. Also alle Elemente, die nicht in Deinem Intervall liegen und arbeite damit.

Micha


~(eucDist >= 0.0001) habe ich auch schon versucht, da kommt dann aber das Problem mit der "negation", welches wieder zu einem "out of memory" führt.

Titus hat Folgendes geschrieben:
Hallo,

es kommt darauf an, was nachher mit index passiert. Du hast recht, das Problem kommt daher, dass alle Nullen die Bedingung erfüllen. Sind das auch Punkte, die in index reingehören? Oder würden die nachher nicht beachtet ...


Ein paar der Nullen könnten schon in den Index gehören... z.B. der "optimale" Fall: Korrelation = 1 und eucDist = 0.
Eine Lösung, wenn die Nullen nicht dazu gehören wäre:
Code:
index = spfun(@(x) x < 0.0001, eucDist) & (corr > 0.95);


Hat vielleicht jemand eine Idee wie ich das Ganze bewerkstellige, wenn in eucDist auch Nullen vorhanden sein könnten, die in den Index gehören?
 
Titus
Forum-Meister

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Beiträge: 871
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     Beitrag Verfasst am: 21.10.2009, 15:43     Titel:
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Hallo,

wenn die Nullen auch significant sind, denke ich, wird kein Weg daran vorbeiführen, das Problem zeilenweise (oder zumindest Block-Zeilenweise) zu bearbeiten. Z.B.
Code:
n = 1000;
i = 1;
while i<size(A,1)-n
  index = (corr(i:i+n,:) > 0.9 & eucDist(i:i+n,:) < 0.0001;
  % mache was damit
  i = i+n;
end
% hier noch den Fall i+1:size(A) behandeln...

 


Titus
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