벡터의 선형 인덱스에 대해 Matlab의 해시 연산자

Question

커다란 점 집합을 클러스터링하고 있습니다. 반복을 통해 할당 된 점이 이전 반복과 동일하면 클러스터 속성을 다시 계산하지 않아야합니다. 각 클러스터는 해당 포인트의 ID를 유지합니다. 나는 그들과 요소를 현명하게 비교하고 싶지 않다. ID 벡터의 합을 비교하는 것은 위험하다. (작은 ID는 큰 값으로 보상 될 수있다.) 나는 제곱의 합을 비교해야 할까? Matlab에서 자신있게 사용할 수있는 해싱 방법이 있습니까?

예 데이터 :

a=[2,13,14,18,19,21,23,24,25,27] 

b=[6,79,82,85,89,111,113,123,127,129] 

c=[3,9,59,91,99,101,110,119,120,682] 

d=[11,57,74,83,86,90,92,102,103,104] 

그래서 문제는 그냥 합계를 확인하는 경우는, 포인트 11,103을 푼다 및 9105를 얻을 예를 들어 해당 클러스터의 개발이 될 수 있다는 것입니다. 그러면 클러스터에 변화가 없다고 실수로 생각할 것입니다.

Answer 1

나는이 함수를 찾았습니다. DataHash on FEX 벡터에 대해 조용하고 빠르며, strcmp가 예상보다 훨씬 빠릅니다.

Answer 2

는 내가 자바 해싱 알고리즘

http://docs.oracle.com/javase/1.4.2/docs/api/java/security/MessageDigest.html를 사용하도록 matlab에 Java 인터페이스를 사용하는 것이 좋습니다 것 ID 년대를 해시, 제대로 이해하고

당신은 같은 것을 할 수 있습니다

:

hash = java.security.MessageDigest.getInstance('SHA'); 

을 희망이 도움이됩니다.

Answer 3

이것은 데이터 및 응용 프로그램에 대해 더 많이 알수록 우리가 더 잘 도와 줄 수있는 상황 중 하나입니다. 당신이 제공하는 것보다 더 나은 정보가 없을 때, 그리고 그러한 부재시에 이것과 같은 대답의 약점을 드러내는 정신에서, 당신이 거부 할 수있는 몇 가지 제안이 있습니다.

집합 연산에 대한 하나의 적절한 데이터 구조는 비트 집합입니다. 즉, (비트 집합의 구성원에 따라 각 비트가 설정되거나 해제되는 기본 우주의 카디널리티와 동일한 길이의 집합입니다. 서브 - 세트).

a) 쉽지만 너무 많은 공간을 소비 할 수 있습니다 : 데이터에 포인트가있는 행 수와 각 클러스터마다 하나의 행렬을 정의하십시오. . point가 cluster의 멤버 인 경우 (cluster, point) 값을 true로 설정합니다. 그런 다음 집합 연산은 벡터 연산에 의해 정의됩니다. 나는 setdiff와 rowA == rowB의 상대적 (시간) 효율에 대한 단서를 가지고 있지 않다.

b) (더 어렵습니다) : 실제로 비트 세트별로 클러스터를 나타냅니다. 물론 Matlab의 비트 - twiddling 기능을 사용해야하지만, 고통은 이득 가치가있을 수 있습니다. 유니버스가 1024 포인트로 구성된 경우 각 클러스터에 대해 비트 세트를 나타 내기 위해 16 개의 uint64 값의 배열이 필요합니다. 예를 들어, 클러스터에서 포인트 563이 존재하면 해당 클러스터를 나타내는 비트 세트에 대해 비트 563 (집합의 9 번째 요소에서 비트 51 일 것임)을 1로 설정해야합니다.

그리고 아마도 나는 이것이 문제의 해싱 종류라고 생각하지 않는다는 것을 써서 시작 했어야했는데, 그것은 일련의 문제였다. 예, 해시를 사용할 수는 있지만 손톱에 드라이버를 사용하는 것의 한계를 프로그램해야합니다 (선호하는 유추를 선택하십시오).