高效的MATLAB代碼找到分類錯誤

我寫了一個Matlab腳本進行分類。當我執行這個我得到內存不足的錯誤。高效的MATLAB代碼找到分類錯誤

for i =1:size(Y) 
    if(predictions(i) ~= clasL(find(ismember(mydata,X(i)),'rows'))) 
     error = error+1; 
    end 
end

在上面的代碼Y和predictions是維的矢量19928.而mydata和X是19928 * 62061和12819點* 62061矩陣。當我執行以下代碼時，出現以下錯誤

Error using == 
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options. 

Error in ismember (line 62) 
      tf = (a == s); 

Error in myinit (line 105) 
if(predictions(i) ~= clasL(find(ismember(mydata,X(i)),1)))

如何克服此問題？請幫幫我。謝謝

來源

2012-06-14 Rudra Murthy

'clasL'是你自己的自定義函數嗎？修改和修復代碼以解決內存問題是困難的或不可能的，而無需知道'clasL'的功能。你可以編輯你的問題，並在其中包含'clasL'函數的代碼？ – nrz

對不起。 clasL是維度19928的另一個向量。基本上，clasL包含原始類別標籤，並且預測包含預測的類別標籤。 –

首先嚐試在MATLAB過程中運行ulimit，以便它可以使用盡可能多的內存。

其次，我想你想的參數的順序切換到ismember：

ismember(X(i, :), mydata, 'rows')

第三，你不要，如果你更改參數的順序需要額外find功能。那麼只需做到這一點（內循環）：

[~, idx] = ismember(X(i, :), mydata, 'rows') 
if (idx > 0 && predictions(i) ~= clasL(idx)) 
    error = error+1; 
end

四，以節省時間，可以爲所有行的X（無循環）運行ismember只是一次，然後找到錯誤的數量一個矢量化的方式：

[~, idxs] = ismember(X, mydata, 'rows') 
error = sum(predictions(idxs > 0) ~= clasL(idxs > 0))

來源

2012-06-14 17:28:09 Ansari

謝謝。我做了建議的更改並運行算法。即使現在我也遇到了同樣的錯誤。 '錯誤使用==內存不足。爲您的選項鍵入HELP MEMORY。 ismember中的錯誤（第225行） d = c（1：end-1，：）== c（2：end，:); ％d表示2-D中的匹配條目 myinit中的錯誤（行104） [〜，idxs] = ismember（X，mydata，'rows'）' –

運行ulimit沒有幫助？然後嘗試循環版本。如果這樣也行不通，你需要在具有更多內存的機器上運行它，或者對mydata進行排序，然後搜索或者更復雜的東西。 – Ansari

如果仍然不起作用，請將'mydata'拆分，在部件上運行ismember命令並連接結果。 – Ansari

高效的MATLAB代碼找到分類錯誤

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