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Matlab矩阵元素的引用
2020-02-21 21:17:57**特列说明:**对一个超过原数组维度的元素赋值会自动扩展数组,并对未赋值元素赋0。 通过序号来引用 原理:在Matlab中,矩阵元素按列存储,即首先存储矩阵的第一列元素,然后存储第二列,一直到矩阵的最后一列...矩阵元素的引用
- 通过下标引用:
A(3,2) = 10; //对第三行、第二列元素赋值
**特列说明:**对一个超过原数组维度的元素赋值会自动扩展数组,并对未赋值元素赋0。
- 通过序号来引用
- 原理:在Matlab中,矩阵元素按列存储,即首先存储矩阵的第一列元素,然后存储第二列,一直到矩阵的最后一列元素。
矩阵元素的序号就是矩阵元素在内存中的排列顺序。
3. 矩阵序号和小标的转换:
(1)sub2ind函数:将矩阵中指定元素的行、列下标转换成存储信号,调用格式为:D = sub2ind(S,I,J) //S:行数和列数组成的向量 //I:目标转换矩阵元素的行下标 //J:目标转换矩阵元素的列下标
截图:
(2)**ind2sub函数:将把矩阵元素序号转换成对应下标,调用格式为:[I,J] = ind2sub(S,D); //S:行数和列数组成的向量 //D:序号 //I:行下标 //J:列下标
截图:
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我们需要用到三个for循环
第一个是次数
第二个行
第三个是列
我们是斜着比较,即 a[i][j] 与 a[i+1][j+1]相比较- 对于次数来说,就是对角线最大元素个数-1即可,也等于行数-1;
- 对于行数,我们是matSize - 1 - i,为什么是这样呢,因为我们每次都把最大的数字放在了最后边,即每排一次,即可减少一行。
int** diagonalSort(int** mat, int matSize, int* matColSize, int* returnSize, int** returnColumnSizes){ int i,j,k; for(i = 0; i < matSize - 1; i++){ for(j = 0; j < matSize - 1 - i; j++){ for(k = 0; k < matColSize[0] - 1; k++){ if(mat[j][k] > mat[j+1][k+1]){ int temp; temp = mat[j][k]; mat[j][k] = mat[j+1][k+1]; mat[j+1][k+1] = temp; } } } } *returnSize = matSize; *returnColumnSizes = matColSize; return mat; }
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比如对A, B, C三类有如下混淆矩阵:A B C
A 10 1 2
B 2 11 3
C 5 3 8
行表示真值;列表示预测值。
此时,每一类都有自己的精准率和召回率。
精准率表示正确预测X占所有预测X的比例。
所以对于A类来说,Precision(A) = 10 / (10 + 2 + 5) = 10 / 17
所以对于B类来说,Precision(B) = 11 / (1 + 11 + 3) = 11 / 15
所以对于C类来说,Precision(C) = 8 / (2 + 3 + 8) = 8 / 13
召回率表示正确预测X占所有真实X的比例。
所以对于A类来说,Recall(A) = 10 / (10 + 1 + 2) = 10 / 13
所以对于B类来说,Recall(B) = 11 / (2 + 11 + 3) = 11 / 16
所以对于C类来说,Recall(C) = 8 / (5 + 3 + 8) = 8 / 16
在这个基础上,整个算法的精准率和召回率,可以简单地使用平均值法。
即:
Precision = (Precision(A) + Precision(B) + Precision(C)) / 3 = 0.6457
Recall = (Recall(A) + Recall(B) + Recall(C)) / 3 = 0.6522
加油!:)
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