作者popo14777 (草草)
看板MATLAB
標題[討論] 在一個矩陣中找出最多出現次數的向量
時間Fri Jul 15 00:22:31 2016
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://webptt.com/m.aspx?n=bbs/MATLAB/M.1468513354.A.22C.html
※ 編輯: popo14777 (59.102.186.20), 07/15/2016 00:26:59
1F：→ celestialgod: [N,Xedges,Yedges]= histcounts2(A, B, 0:24, 0:24) 07/15 00:50
2F：→ celestialgod: N就是所求 07/15 00:50
3F：→ celestialgod: N=histcounts2(A, B, 1:17, 1:24); 07/15 00:51
4F：→ celestialgod: 更正，17跟24可以用A跟B的最大值代替 07/15 00:51
5F：→ celestialgod: 對不起 我想錯了 07/15 00:53
6F：→ popo14777: C大這個方法還是不行耶 07/15 09:12
7F：→ popo14777: 喔喔，看到你新發的一封了 07/15 09:15
8F：推 YoursEver: 我會建議設 D = C + random_noise; 然後對D的col vec做 07/15 10:43
9F：→ YoursEver: clustering. 看分群的結果,cluster數就是不同的相量數, 07/15 10:45
10F：→ YoursEver: 每個cluster內的資料點數,就是出現次數. 07/15 10:46
11F：→ 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
12F：→ YoursEver: 不見得能省計算複雜度. 07/15 10:46
13F：→ 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
14F：→ popo14777: 已解決，謝謝各位C大與Y大的幫忙 07/17 09:49
15F：推 sunev: CC=C(:,all(C,1)); 07/18 13:35
16F：推 sunev: [N,Xedges,Yedges]=histcounts2(CC(1,:),CC(2,:),... 07/18 13:42
17F：→ sunev: 'BinMethod','integers'); 07/18 13:42
18F：→ sunev: [~,I]=max(N(:));[i,j]=ind2sub(size(N),I); 07/18 13:42
19F：→ sunev: find(C(1,:)==ceil(Xedges(i))&C(2,:)==ceil(Yedges(j))... 07/18 13:43
20F：→ sunev: ,'BinMethod','integers') 07/18 13:43
21F：→ celestialgod: s大你那樣不能用超過2個column的，我有想過XD 07/18 19:16
22F：推 sunev: 啊呀，本來想練習histcounts2的，那還是只能用unique rows 07/18 19:38
23F：→ sunev: [CC,Ia,Ic]=unique(C(:,all(C,1))','rows'); 07/18 19:39
24F：→ sunev: N=histc(Ic,1:size(CC,1));[~,I]=max(N); 07/18 19:39
25F：→ sunev: find(all(bsxfun(@eq,CC(I,:)',C),1),1,'first') 07/18 19:40
26F：推 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
27F：→ sunev: [CC,Ia,Ic]=unique(C(:,all(C,1))','rows'); 07/18 19:54
28F：→ sunev: N=histc(Ic,1:size(CC,1));[~,I]=max(N); 07/18 19:54
29F：→ sunev: if ~all(CC(I)),N(I)=[];Ia(I)=[];[~,I]=max(N);end 07/18 19:55
30F：→ sunev: Ia(I) 07/18 19:55
31F：推 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
32F：→ YoursEver: 所以才會在一開始想直接在高維空間上做clustering, 07/19 11:37
33F：→ YoursEver: 後來改成採取hashing的概念,把向量換算成某個scalar, 07/19 11:38
34F：→ YoursEver: 接下來就只需要從一串scalar裡面找眾數而已. 07/19 11:39
35F：→ 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
36F：→ YoursEver: 該用什麼觀點看這個問題會比較有效率... 07/19 11:41
37F：→ YoursEver: 例如: 如果 k=256, N=100,000 這種規模. 07/19 11:42
38F：推 sunev: 就偷懶用內建unique rows來處理vector -> scalar的問題 07/19 13:13