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spaltenweises Min bzgl der euklidischen Norm 2er Matrizen |
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| nullteilerin |
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Verfasst am: 11.11.2012, 15:14
Titel: spaltenweises Min bzgl der euklidischen Norm 2er Matrizen
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Hallo Matlab-Freunde!
Angenommen, ich habe zwei Matrizen A,B gegeben, welche gemeinsame Zeilenanzahl, aber nicht zwangsläufig gleiche Spaltenanzahl haben.
Ich möchte nun das Minimum der euklidischen Norm von jeweils A(:,i)-B(:,j), für alle j, bekommen, dabei interessiert mich weniger der Wert des Minimums, als viel mehr der jeweilige Index der zwei Spalten, die dieses Minimum erzeugen.
matlab bietet die function min an, die mir mit [C,I]= min(...) auch mit I die Indizes der einzelnen Minimas geben soll. Nur scheint der mir dann auch nur einen Index anzugeben.
Wie kann man die verschiedenen Spaltenvektoren kombinieren?
Danke für eure Vorschläge.
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| Harald |
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Verfasst am: 11.11.2012, 18:14
Titel:
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Hallo,
ich habe noch nicht ganz verstanden, worum es geht.
Willst du zu jeder Spalte der zweiten Matrix herausfinden, welche Spalte in der ersten Matrix ihr am nächsten kommt? Oder willst du herausfinden, welche Spalten der beiden Matrizen sich am ähnlichsten sind?
Grüße,
Harald
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| nullteilerin |
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Verfasst am: 12.11.2012, 17:18
Titel: .
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Hallo Harald,
die Spalten der ersten Matrix A fungieren als Cluster-Mittelpunkte. Nun bekomme ich mehrere Vektoren in Form von Spalten einer Matrix B und möchte diese in die Cluster einsortieren.
Ddafür muss ich für jeden Vektor in A (also jede Spalte), den euklidischen Abstand zwischen diesem Vektor und der Spalte in B testen. Der minimale Abstand bestimmt dabei das zugehörige Cluster.
Ich möchte am Ende nur einen neuen Vektor der mir in jedem Index i zeigt, wie oft in B ein Vektor auftaucht, der zum Cluster i-te Spalte von A auftaucht.
zb.
A = 1 2
3 4
B = 3 2 1
1 2 2
Ausgabe: v = 1 1 1
Also alle Spalten von B haben die kleinste euklidische Distanz zu erster Spalte von A
Wie kann ich das effizient schreiben, ohne dass es bei großen Matrizen rechnerisch explodiert?
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 12.11.2012, 17:29
Titel:
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Hallo,
eine Möglichkeit wäre, sich vorhandene Funktionalität zum Clustering in der Statistics Toolbox anzusehen (z.B. eine Iteration von KMEANS).
Ansonsten würde ich das mit bsxfun (für die Ermittlung der Differenz) händisch programmieren.
Grüße,
Harald
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