上面代码pdist2 显示内存不足怎么办

如果在使用`pdist2`函数时遇到内存不足的问题，通常是因为你的数据集非常大，无法一次性存储所有样本之间的距离矩阵。在这种情况下，可以考虑以下几种解决方案：

1. **分块计算**：将数据分割成较小的块，每次计算一部分的数据距离，然后合并结果。你可以使用`blockproc`函数结合`pdist2`来实现。

chunkSize = min(1e6, size(normalizedData, 1)); % 设置每块的大小，例如1百万行
distsChunked = cell(1, numClusters);
for i = 1:numClusters
    start = mod(i - 1, numClusters) * chunkSize + 1;
    end = min(start + chunkSize - 1, size(normalizedData, 1));
    distsChunked{i} = pdist2(normalizedData(start:end,:), centroids(i,:)) ./ norm(centroids(i,:), 'fro');
end
totalDists = sum(cellfun(@squeeze, distsChunked), 1); % 合并各个部分的距离

2. **降维**：如果可能，尝试通过主成分分析（PCA）或者其他降维技术减少数据的维度，再运行聚类。

3. **使用稀疏矩阵**：如果数据中有大量零元素，可以考虑使用稀疏矩阵存储，这可能会节省大量内存。MATLAB有`sparse`函数可以创建稀疏矩阵。

4. **增加内存**：最后，如果你的计算机硬件允许，增大可用内存也可以帮助处理大数据。

在解决内存限制后，记得检查是否影响了计算效率或聚类效果。根据实际情况，可能需要调整上述策略。