Сравните два вектора одинакового размера в MATLAB

Question

Мне нужно написать код, который сравнивает два вектора - один, содержащий опорные значения, а другой - полученные значения после некоторого процесса классификации - того же размера и приводит к доверительной матрице, которая показывает, какие элементы и сколько из них ошибочно классифицированы. Допустим, что векторы: ref = [3;3;3;4;4;2;1;3] и obt = [4;2;3;1;1;3;4;3] Я хочу, чтобы доверие матрица быть: [0 0 0 1; 0 0 1 0;0 1 2 1 ;2 0 0 0] Как сделать это? Благодаря

Answer 1

Давайте воспользуемся accumarray и bsxfun:

• Если возможных значений всегда форм 1, 2, 3 ...:

  ref = [3;3;3;4;4;2;1;3]; %// original values 
  obt = [4;2;3;1;1;3;4;3]; %// what the original values have been classified as 
  
  vals = 1:max([ref(:) obt(:)]); %// all possible values 
  result = accumarray([ref(:) obt(:)],1); 
  

• Если значения являются произвольными:

  obt = [.1 .1 5.4 5.4 3 2.2 2.2]; %// original values 
  ref = [.1 2.2 2.2 5.4 5.4 3 3]; %// what the original values have been classified as 
  
  vals = unique([ref(:);obt(:)]); %// all existing values 
  [~, refv] = max(bsxfun(@eq, ref(:).', vals(:))); 
  [~, obtv] = max(bsxfun(@eq, obt(:).', vals(:))); 
  result = accumarray([refv(:) obtv(:)],1); 
  

Входные векторы могут быть строки или столбцы взаимозаменяемо.

vals содержит все возможные значения ([1 2 3 4] в вашем примере). result(m,n) указывает , сколько раз значение vals(m) было классифицировано как vals(m).

Answer 2

num_classes = max([ref;obt]); 
mat_classes = zeros(num_classes); 

for i = 1:length(ref) 
    mat_classes(ref(i),obt(i)) = mat_classes(ref(i),obt(i))+1 
end 

Это должно сделать то, что вы хотите более простым способом.

Это гораздо более неэффективно, чем реакция Луиса Мендо. Для циклов в Matlab обычно не очень хорошая идея. Если вы планируете часто использовать Matlab, вы должны использовать векторизация.

Проверить это как стартер http://es.mathworks.com/help/matlab/matlab_prog/vectorization.html

Answer 3

Вы хотите confusion matrix. Использование Matlab's confusionmat funcion:

>> confusionmat(ref, obt) 
ans = 

    0  0  0  1 
    0  0  1  0 
    0  1  2  1 
    2  0  0  0