[運算] 分組平均

[fxxkjoe1231 (魯到入味)]

大家好，若在N維空間中有M個點，分別屬於不同類別，該如何快速計算各類別的中心座標？

目前寫法如下

for ii=1:L
temp = double(INITIAL_CLUSTER==ii);
center(ii,:) = sum(temp.*INPUT_DATA) / sum(temp);
end

其中INPUT_DATA為MxN；INITIAL_CLUSTER為Mx1，內為M個點對應的存放組別1~L。

中間試了很多方法想要取代或是減少迴圈數，有grpstats、splitapply及consolidator，

但在運算效率上還是前述迴圈有明顯的優勢，

是否有不用迴圈又快速的方法可以達到同樣效果？謝謝大家！

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推 sunev: 有點像是accumarray，不過accumarray裡的val只能是一維
→ sunev: 而你這裡的INPUT_DATA是N維。如果N不大，可以用迴圈處理
→ sunev: 那個維度的話，就用accumarray試試。
→ sunev: for ii=1:L,center(:,i)=accumarray(INITIAL_CLUSTER,
→ sunev: INPUT_DATA(:,i),[],@mean);end
→ fxxkjoe1231: 感謝s大，實測後仍較原始寫法慢，用accumarray雖然迴
→ fxxkjoe1231: 圈變少，但每次迴圈執行時間卻有顯著增加
推 sunev: 可以參考這個連結，把那層迴圈也省了
→ sunev: https://stackoverflow.com/questions/4350735/
→ sunev: 但我不知道會不會比較快就是了