欧氏距离矢量化问题 MNIST [MATLAB]
Euclidean Distance Vectorization Problem MNIST [MATLAB]
我正在尝试计算 MNIST 数据集的欧氏距离。
X_Train = 60,000*784 and
X_Test = 10,000*784
D= No. of Columns,
M= rows of training set and
N = rows of test set
我完成了
X_test_sq = sum(X_test(:,1:784),2)
训练集也一样，我得到 10,000*1 和 60,000*1 向量。
但是我不明白 XtestSqrR 是什么意思，X_cross 不应该是点积吗？
XtestSqrR 是距离的平方和（相对于 0,0,...,0 的原点）。沿每个维度的距离为：sum( X(:,d).^2 )（先平方后求和）；然后你可以跨维度求和（d 从 1 到 60,000）。
我还认为 x 表示矩阵乘法，而不是叉积。所以 60,000*784 的矩阵乘以 (784*10,000) 的矩阵，就是 60,000*10,000。
我正在尝试计算 MNIST 数据集的欧氏距离。
X_Train = 60,000*784 and
X_Test = 10,000*784
D= No. of Columns,
M= rows of training set and
N = rows of test set
我完成了
X_test_sq = sum(X_test(:,1:784),2)
训练集也一样，我得到 10,000*1 和 60,000*1 向量。 但是我不明白 XtestSqrR 是什么意思，X_cross 不应该是点积吗？
XtestSqrR 是距离的平方和（相对于 0,0,...,0 的原点）。沿每个维度的距离为：sum( X(:,d).^2 )（先平方后求和）；然后你可以跨维度求和（d 从 1 到 60,000）。
我还认为 x 表示矩阵乘法，而不是叉积。所以 60,000*784 的矩阵乘以 (784*10,000) 的矩阵，就是 60,000*10,000。