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！

有點像是accumarray，不過accumarray裡的val只能是一維而你這裡的INPUT_DATA是N維。如果N不大，可以用迴圈處理那個維度的話，就用accumarray試試。for ii=1:L,center(:,i)=accumarray(INITIAL_CLUSTER,INPUT_DATA(:,i),[],@mean);end

感謝s大，實測後仍較原始寫法慢，用accumarray雖然迴圈變少，但每次迴圈執行時間卻有顯著增加

可以參考這個連結，把那層迴圈也省了https://stackoverflow.com/questions/4350735/但我不知道會不會比較快就是了