Wie berechnet man eine Gaußsche Kernelmatrix effizient in Numpy? ⇐ Python

[Guest]

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def GaussianMatrix(X,sigma):
row,col=X.shape
GassMatrix=np.zeros(shape=(row,row))
X=np.asarray(X)
i=0
for v_i in X:
j=0
for v_j in X:
GassMatrix[i,j]=Gaussian(v_i.T,v_j.T,sigma)
j+=1
i+=1
return GassMatrix
def Gaussian(x,z,sigma):
return np.exp((-(np.linalg.norm(x-z)**2))/(2*sigma**2))

Das ist mein aktueller Weg. Gibt es eine Möglichkeit, die Matrixoperation dazu zu verwenden? X sind die Datenpunkte.