ベクトル化ロジック指数は

Question

と一致した場合、私は完璧に動作し、以下の機能を持っていますが、私はそれにベクトル化を適用したいと思います...

for i = 1:size(centroids,1) 
    centroids(i, :) = mean(X(idx == i, :)); 
end 

そのインデックスに対応するすべてのXの値に対して、meanの値を計算します。

これはベクトル化での私の試みである、コードを壊しidx == [1:size(centroids,1)]次のように私の解決策は動作しませんし、私はなぜ...

centroids = mean(X(idx == [1:size(centroids,1)], :)); 

を知っています。 idxが1からsize(centroids,1)までの数字のいずれかと等しいかどうかをチェックする方法はわかりません。

TL：drは

あなたが細胞内に行列を分割し、その内側の操作でループを適用する（cellfunを使用して、各セルからの平均値を取ることができ、ベクトル

Answer 1

をループのために取り除きます）：

データを生成します。

dim = 10; 
N = 400; 
nc = 20; 
idx = randi(nc,[N 1]); 
X = rand(N,dim); 
centroids = zeros(nc,dim); 

は、トイレを使用することを意味しますP（質問の方法）

for i = 1:size(centroids,1) 
    centroids(i, :) = mean(X(idx == i, :)); 
end 

ベクトル化：方法間

% split X into cells by idx 
A = accumarray(idx, (1:N)', [nc,1], @(i) {X(i,:)}); 
% mean of each cell 
C = cell2mat(cellfun(@(x) mean(x,1),A,'UniformOutput',0)); 

最大絶対誤差：

max(abs(C(:) - centroids(:))) % about 1e-16 

Answer 2

1つのオプションは、arrayfunを使用することです。

nIdx  = size(centroids,1); 
centroids = arrayfun(@(ii) mean(X(idx==ii,:)),1:nIdx, 'UniformOutput', false); 
centroids = vertcat(centroids{:}) 

単一の関数呼び出しの出力は必ずしもスカラーではないので、UniformOutputオプションがfalseに設定されなければなりません。したがって、arrayfunはセル配列を返し、希望するdouble配列を取得するにはvertcatする必要があります。