这个问题与matlab有关：从两个数组的同一条目中找到公共值的索引。
假设我有一个1000由10000一个包含价值矩阵0，1和2。每行都视为一个样本。我想根据公式计算这些样品之间的成对距离d = 1-1/(2p)sum(a/c+b/d)，其中a，b，c，d可以以作为长度的行向量处理10000根据一些定义和p=10000。c并且d是这样的概率c+d=1。
如何找到的值的例子a，b，c，d：假设我们想找到d样本之间i和bj的话，我看行i和j。
如果k排个入口i和j具有价值2和2，然后a=2,b=0,c=1,d=0（我想我会分配0/0=0在这种情况下）。
如果k排个入口i和j具有价值2和1反之亦然，然后a=1,b=0,c=3/4,d=1/4。
类似的分配将赋予2,0（a=0,b=0,c=1/2,d=1/2），1,1（a=1,b=1,c=1/2,d=1/2），1,0（a=0,b=1,c=1/4,d=3/4），0,0（a=0,b=2,c=0,d=1）。
到目前为止，我拥有的Matlab代码是for为i和使用循环j，然后通过使用查找上面的情况find，然后为a/c和创建两个数组b/d。这非常慢，有没有办法可以提高效率？
编辑：距离d是本文第13页中给出的公式。
如果这些系数是固定的，那么我认为我已经成功地向量化了距离函数。弄清楚公式很有趣。我稍微翻转了一些东西以最大程度地减少除数，并且由于pdist直到@horchler的注释我才意识到，因此将其包裹在循环中，并排除了常量：
% m is the data
[n p] = size(m, 1);
distance = zeros(n);
for ii=1:n
for jj=ii+1:n
a = min(m(ii,:), m(jj,:));
b = 2 - max(m(ii,:), m(jj,:));
c = 4 ./ (m(ii,:) + m(jj,:));
c(c == Inf) = 0;
d = 1 - c;
distance(ii,jj) = sum(a.*c + b.*d);
% distance(jj,ii) = distance(ii,jj); % optional for the full matrix
end
end
distance = 1 - (1 / (2 * p)) * distance;
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