将matlab矩阵分成几个相等的部分答案

【问题标题】：splitting a matlab matrix into several equal parts将matlab矩阵分成几个相等的部分
【发布时间】：2012-11-25 00:10:14
【问题描述】：

我有一个大小为64500x17 的矩阵。它表示检测到的 texton 特征，我必须使用这些特征来为 kmeans 找到 5 个质心。

我需要的是：

将此矩阵拆分为 5 个12900x17 矩阵
找到方法
将这些连接成一个5x17 矩阵以输入kmeans 的开始参数。

我知道如何做几乎所有事情（cat、kmeans 等），但我只是想找到一种方法将矩阵拆分为 5 部分，或者求和/除以所需的大小。

除非绝对必要，否则禁止我过度使用 for 循环（出于效率考虑）。

我在其他问题中找不到任何相关的例子，所以如果已经回答，请多多包涵。

【问题讨论】：

标签： matlab matrix k-means

【解决方案1】：

要获取第一个子矩阵，请使用冒号：

A(1:12900,:)

然后

A(12901:12900*2,:)

等等。

【讨论】：

【解决方案2】：

只需使用索引并将提取的矩阵存储在单元格中以便于处理：

data = rand(64500,17);
Nsubsets = 5;
Nsubsize = size(data,1)/Nsubsets;

splitted_data = cell(Nsubsets ,1);
splitted_data_means = cell(Nsubsets,1);

for ii=1:Nsubsets 
    splitted_data{ii} = data((ii-1)*Nsubsize + (1:Nsubsize),:);
    splitted_data_means{ii} = mean(splitted_data{ii});
end

然后您可以通过以下方式加入这些方式：

joined_means = cell2mat(splitted_data_means);

或者只是为了搞定单线：

joined_means = cell2mat(arrayfun(@(ii) mean(data((ii-1)*12900+(1:12900),:)),(1:5)','uni',false));

使用@angainor 的mat2cell 会更简单：

joined_means = cell2mat(cellfun(@mean,mat2cell(data, 12900*ones(5,1), 17),'uni',false));

【讨论】：

【解决方案3】：

你可以使用mat2cell和这个oneliner

C = mat2cell(A, repmat(12900, 5, 1), 17);

mat2cell 的第二个参数是矩阵的行拆分。

现在C 是一个元胞数组：

C = 

[12900x17 double]
[12900x17 double]
[12900x17 double]
[12900x17 double]
[12900x17 double]

部分矩阵可以访问为

C{1} etc.

【讨论】：

repmat 或 12900*ones(5,1)

【解决方案4】：

可能最快的解决方案是：

data = rand(64500,17);
Nsubsets = 5;
Nsubsize = size(data,1)/Nsubsets;
joined_means=squeeze(mean(reshape(data,Nsubsize,Nsubsets,size(data,2)),1));

拆分第一维和第二维，然后您可以计算每个 Nsubsets 元素的第一维的平均值。

【讨论】：