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小弟的程式如下 A=[0 0 0 0 0 17 17 19 19 19 17 17 17 17 17] B=[0 0 0 0 0 22 22 24 24 24 24 24 24 24 24] C=[A;B] 0,0 出現5次 17,22 出現2次 19,24 出現3次 17,24 出現4次 直向量的個數有15個 在C的一個矩陣下挑出次數最多的直向量,且要最少個數,還要不包含零 所以挑第11組(17,24)的直向量,並取得11這個數值 小弟還有其他矩陣,例如矩陣為11*15(這個範例是2*15) 請問大大這樣的程式要如何寫呢? 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 59.102.186.20 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MATLAB/M.1468513354.A.22C.html ※ 編輯: popo14777 (59.102.186.20), 07/15/2016 00:26:59
celestialgod: [N,Xedges,Yedges]= histcounts2(A, B, 0:24, 0:24) 07/15 00:50
celestialgod: N就是所求 07/15 00:50
celestialgod: N=histcounts2(A, B, 1:17, 1:24); 07/15 00:51
celestialgod: 更正,17跟24可以用A跟B的最大值代替 07/15 00:51
celestialgod: 對不起 我想錯了 07/15 00:53
popo14777: C大這個方法還是不行耶 07/15 09:12
popo14777: 喔喔,看到你新發的一封了 07/15 09:15
YoursEver: 我會建議設 D = C + random_noise; 然後對D的col vec做 07/15 10:43
YoursEver: clustering. 看分群的結果,cluster數就是不同的相量數, 07/15 10:45
YoursEver: 每個cluster內的資料點數,就是出現次數. 07/15 10:46
YoursEver: 不過當資料不夠大不夠多的時候,不要用這個方法,因為 07/15 10:46
YoursEver: 不見得能省計算複雜度. 07/15 10:46
popo14777: 謝謝Y大,但我最重要的問題要如何得到11這個數值喔 07/15 13:33
popo14777: 已解決,謝謝各位C大與Y大的幫忙 07/17 09:49
sunev: CC=C(:,all(C,1)); 07/18 13:35
sunev: [N,Xedges,Yedges]=histcounts2(CC(1,:),CC(2,:),... 07/18 13:42
sunev: 'BinMethod','integers'); 07/18 13:42
sunev: [~,I]=max(N(:));[i,j]=ind2sub(size(N),I); 07/18 13:42
sunev: find(C(1,:)==ceil(Xedges(i))&C(2,:)==ceil(Yedges(j))... 07/18 13:43
sunev: ,'BinMethod','integers') 07/18 13:43
celestialgod: s大你那樣不能用超過2個column的,我有想過XD 07/18 19:16
sunev: 啊呀,本來想練習histcounts2的,那還是只能用unique rows 07/18 19:38
sunev: [CC,Ia,Ic]=unique(C(:,all(C,1))','rows'); 07/18 19:39
sunev: N=histc(Ic,1:size(CC,1));[~,I]=max(N); 07/18 19:39
sunev: find(all(bsxfun(@eq,CC(I,:)',C),1),1,'first') 07/18 19:40
sunev: 這個版本可能快一點,少一個find及二維@eq,多一個max 07/18 19:54
sunev: [CC,Ia,Ic]=unique(C(:,all(C,1))','rows'); 07/18 19:54
sunev: N=histc(Ic,1:size(CC,1));[~,I]=max(N); 07/18 19:54
sunev: if ~all(CC(I)),N(I)=[];Ia(I)=[];[~,I]=max(N);end 07/18 19:55
sunev: Ia(I) 07/18 19:55
YoursEver: 這個問題,我考慮的點一直是: 如果是高維向量該怎麼辦? 07/19 11:36
YoursEver: 所以才會在一開始想直接在高維空間上做clustering, 07/19 11:37
YoursEver: 後來改成採取hashing的概念,把向量換算成某個scalar, 07/19 11:38
YoursEver: 接下來就只需要從一串scalar裡面找眾數而已. 07/19 11:39
YoursEver: 我比較有興趣知道,如果當輸入的k-by-N矩陣非常大的時候 07/19 11:40
YoursEver: 該用什麼觀點看這個問題會比較有效率... 07/19 11:41
YoursEver: 例如: 如果 k=256, N=100,000 這種規模. 07/19 11:42
sunev: 就偷懶用內建unique rows來處理vector -> scalar的問題 07/19 13:13