数据挖掘工具箱

代码说明：

公用事业M文件，以提高距离矩阵的使用和计算：- 平行距离矩阵计算（pair_dist_par）- 利用共享能够保持真正的大矩阵（pair_dist_spmd）的内存模型的并行距离计算 - 需要sharedmatrix进行编译和路径，- 函数的舒适指一个距离矩阵（pseudo_squareform）的向量的形式。该OUT = pair_dist_par（X，有趣，参数）的作品有点类似标准pdist。它需要并行计算工具箱（PCT），但不同的是，距离函数（FUN）的行VS行的方式工作（而不是行VS-子矩阵中pdist），它是一个处理程序，以一种形式D的距离函数=有趣的（X，Y，则params），其中：params为参数的变量列表，x和y为单个行向量是不同的pdist。一种可以提供或处理程序自身距离函数或一名称内置距离函数，或（这是由于更好的性能）使用额外的外部函数name2fun获得一个匿名功能的处理程序。如果没有厘或麻烦得到一个工人池然后pair_dist_seq被使用。该功能pair_dist_spmd它适用于相当大的距离矩阵。使用SPMD模型的共享内存的计算所做的是（SM）作为IPC，因此，它需要有路径J.狄龙的sharedmatrix（或赢得了sharedmemory）。该函数返回一个包含处理程序了sharedmemory段结果。高速缓存命中率是由交织的提高。要使用结果，您需要附加到共享variableby返回的句柄。OUT = sharedmatrix（"附加"，out_hdl）;或出=了sharedmemory（"附加"，out_hdl）;还记得删除未使用的变量（没有grabage集电极）sharedmatrix（"分离"，out_hdl，出）;sharedmatrix（“自由”，out_hdl）;该pseudo_squareform功能可以让您获得获得距离矩阵，就好像它