回答
假设你有权重的矩阵和向量:
U = unique(M,'rows')
来源:
M = rand(m,n);
W = rand(1,n);
然后你就可以得到矩阵的所有独特的行开始在这里,获得每个独特行的相关权重只是一小步,所以我将把它作为练习。
@Davoud另外,'unique'的_third_输出可能更有用 – 2014-09-29 11:57:25
我认为独特是错误的接受。更好地向他展示逻辑索引(编辑:或者如Luis Mendo指出的那样向他展示第三个输出),毕竟他想要找到所有非唯一行,或者更好的是所有行相等......但是+1将其余的练习 – 2014-09-29 11:57:35
@TheMinion我认为'唯一'是非常正确的,如果你使用它的_third_输出作为'accumarray'的第一个输入 – 2014-09-29 11:58:31
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你有2个矩阵,你想比较(如果它们是相等的)和另一个相应的权重?还是你想用标准误差或标准差或其他方法来计算权重?你是什么意思,“总结他们的相关权重”。你想添加它们吗?像行a,b,f是相等的,所以你得到'new_weight = weight_a + weight_b + weight_f'? – 2014-09-29 11:56:11
@JeroenvanderHooft尽管输入和期望输出的例子肯定会有帮助,但在这里请求一个可行的例子是不合理的,因为提问者基本上在寻找这个例子。 – 2014-09-29 11:57:21
不,我只有一个有m(例如256)行和n(例如6)列的矩阵。所有元素都是0或1.每一行都有一个权重(例如0.2),通过基于该行元素的公式计算得出。考虑这种情况,有64个不同的行,这些行中的每一行在具有256行的矩阵中重复4次。我应该找到相同行的索引,然后使用该索引,我可以找到该行的权重并总结相同行的权重。 – Davoud 2014-09-30 04:33:03