Arrays Matlab中以下循环的矢量化版本

我需要做的是，给定一个标签向量（数字1到k），构造一个矩阵

Y

，这样每列都是一个布尔向量，表示

Y

中的每个标签是否与该列的索引匹配

例如，如果

labels=[1 2 3 4]

那么

Y

将是：

[ [ 1  0  0  0]
  [ 0  1  0  0]
  [ 0  0  1  0]
  [ 0  0  0  1] ]

到目前为止，我的代码是：

num_classes = 10;
num_samples = 100;

labels = randi(num_classes, [num_samples, 1]);   % Example
Y = zeros([num_samples, num_classes]);

for k = 1:num_classes
    Y(:, k) = (y == k);
end

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这种方法可以工作，但当

num\u类

或

num\u样本

非常大时，速度可能会非常慢。有没有办法将其矢量化？

如果您有神经网络工具箱，您可以使用：

您可以使用

或者，如果你有2016b（或八度），你可以使用隐式广播

Y = labels == 1:num_classes

---

这是另一种方法。让我们定义一些示例数据：

num_classes = 5;
num_samples = 10;
labels = [3 5 3 5 3 2 4 4 4 2];

然后

给出了期望的结果

Y =
     0     0     1     0     0
     0     0     0     0     1
     0     0     1     0     0
     0     0     0     0     1
     0     0     1     0     0
     0     1     0     0     0
     0     0     0     1     0
     0     0     0     1     0
     0     0     0     1     0
     0     1     0     0     0

---

您使用的是什么版本的MATLAB？MATLAB版本2015a

num_classes = 5;
num_samples = 10;
labels = [3 5 3 5 3 2 4 4 4 2];

Y = full(sparse(1:num_samples, labels, 1, num_samples, num_classes));

Y =
     0     0     1     0     0
     0     0     0     0     1
     0     0     1     0     0
     0     0     0     0     1
     0     0     1     0     0
     0     1     0     0     0
     0     0     0     1     0
     0     0     0     1     0
     0     0     0     1     0
     0     1     0     0     0