matlab - 如何使用第一列作为索引从单个矩阵创建矩阵数组？

Question

假设我有以下矩阵，

1   2   3   4   5   6   7   8
2   3   4   5   6   7   8   1 
3   4   5   6   7   8   1   2 
4   5   6   7   8   1   2   3
1   8   7   6   5   4   3   2
2   7   6   5   4   3   2   9
3   6   5   4   3   2   9   8 
4   5   4   3   2   9   8   7

我想创建一个包含 4 个矩阵的数组，根据第 1 列进行分类。

例如，输出应如下所示，

[ 
  2 3 4 5 6 7 8
  8 7 6 5 4 3 2

  3 4 5 6 7 8 1
  7 6 5 4 3 2 9 

  4 5 6 7 8 1 2
  6 5 4 3 2 9 8

  5 6 7 8 1 2 3
  5 4 3 2 9 8 7 
] 

我的目标是申请this Parzen function给他们每个人。

<小时/>

是不是像下面这样？

function [retval] = bayes (train, test)

    classCounts = rows(unique(train(:,1)));
    pdfmx = ones(rows(test), classCounts);

    variance = 0.25;
    pdf = parzen(train(:,2:end), test(:,2:end), variance);

    for cl=1:classCounts
        clidx = train(:,1) == cl;
        mu(:,cl) = train(clidx,2:end);      
    end
    retval = mu;
endfunction

此代码生成以下错误，

>> bayes(mat, mat)
error: bayes: A(I,J,...) = X: dimensions mismatch
error: called from
    bayes at line 11 column 12
>>

Answer 1

这是 accumarray 的经典工作。它输出一个元胞数组，但我建议您继续使用 3D 矩阵。

%// data
A = [1   2   3   4   5   6   7   8
     2   3   4   5   6   7   8   1 
     3   4   5   6   7   8   1   2 
     4   5   6   7   8   1   2   3
     1   8   7   6   5   4   3   2
     2   7   6   5   4   3   2   9
     3   6   5   4   3   2   9   8 
     4   5   4   3   2   9   8   7]

%// input
groupid = A(:,1);      %// group identifier
rowidx = 1:size(A,1);  %// row index

%// accumarray
cellArray = accumarray(groupid(:),rowidx (:),[],@(x) {A(x,2:end)})

%// transform cell array to 3D-Matrix
threeDArray = cat(3,cellArray{:})

说明

accumarray 是什么意思？ ？

• 它采用 vals = rowidx 的所有元素与相同的subs = groupid ，对其进行分组并执行操作。
• 由于您想要对矩阵的行而不是单个向量执行操作，但需要向量输入，因此您可以通过实际引入行索引作为输入来“欺骗”accumarray，然后在应用的函数中使用该索引
• A(x,2:end)意味着你拿走了所有 rowidx与相同的groupid存储在 x然后你用它来访问你的矩阵 A ，你输入{}周围获得元胞数组输出

<小时/>

cellArray{1} =
     8     7     6     5     4     3     2
     2     3     4     5     6     7     8
cellArray{2} =
     7     6     5     4     3     2     9
     3     4     5     6     7     8     1
cellArray{3} =
     6     5     4     3     2     9     8
     4     5     6     7     8     1     2 
cellArray{4} =
     5     4     3     2     9     8     7
     5     6     7     8     1     2     3

<小时/>

threeDArray(:,:,1) =
     8     7     6     5     4     3     2
     2     3     4     5     6     7     8  
threeDArray(:,:,2) =
     7     6     5     4     3     2     9
     3     4     5     6     7     8     1
threeDArray(:,:,3) =
     6     5     4     3     2     9     8
     4     5     6     7     8     1     2
threeDArray(:,:,4) =
     5     4     3     2     9     8     7
     5     6     7     8     1     2     3

<小时/>

如果输出中的行顺序很重要，则需要 accumarray 的“稳定版本” (灵感来自this answer:

%// stabilize accumarray
sz = max(groupid,[],1);
[~, I] = sort(groupid*cumprod([1,sz(1:end-1)]).');

%// stable accumarray
cellArray = accumarray(groupid(I,:),rowidx(I),[],@(x) {A(x,2:end)})

<小时/>

cellArray{1} =
     2     3     4     5     6     7     8
     8     7     6     5     4     3     2
cellArray{2} =
     3     4     5     6     7     8     1
     7     6     5     4     3     2     9
cellArray{3} =
     4     5     6     7     8     1     2
     6     5     4     3     2     9     8
cellArray{4} =
     5     6     7     8     1     2     3
     5     4     3     2     9     8     7

<小时/>

threeDArray(:,:,1) =
     2     3     4     5     6     7     8
     8     7     6     5     4     3     2
threeDArray(:,:,2) =
     3     4     5     6     7     8     1
     7     6     5     4     3     2     9
threeDArray(:,:,3) =
     4     5     6     7     8     1     2
     6     5     4     3     2     9     8
threeDArray(:,:,4) =
     5     6     7     8     1     2     3
     5     4     3     2     9     8     7