Machine learning 如何基于另一个向量将一个矩阵拆分为多个矩阵

如果

A=[1 2 3；4 5 6；7 8 9]

B=[12]

我发现

• A（B==1，：）返回[123]和
• A（B==2，：）返回[456；789]

因为

• B==1返回[1 0]和
• B==2返回[0 1]

鉴于上述A和B的示例，是否有更简单的方法在一步即不使用for循环的情况下获得最终矩阵[1 2 3]和[4 5 6；7 8 9]

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目标是生成聚类的质心，在K-均值聚类问题中，每个示例（A中的行）都已分配给这些质心。我正在考虑将结果矩阵传递给mean（）函数以生成质心。

您可以得到一个单元格数组

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [1 2 2];    
arrayfun(@(lev) A(B==lev, :), unique(B), 'UniformOutput', false)

返回

ans = 
{
  [1,1] =

     1   2   3

  [1,2] =

     4   5   6
     7   8   9

}

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你可以得到一个单元格数组

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
B = [1 2 2];    
arrayfun(@(lev) A(B==lev, :), unique(B), 'UniformOutput', false)

返回

ans = 
{
  [1,1] =

     1   2   3

  [1,2] =

     4   5   6
     7   8   9

}

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你说得到是什么意思？我可以看出你想推广这个，但不清楚你想推广到什么。是否要传入一个索引数组并返回一个数组？是的。目标是生成聚类的质心，每个示例（A中的行）已在K均值聚类问题中分配给这些质心。我正在考虑将得到的矩阵传递给mean（）函数来生成质心。你说的get是什么意思？我可以看出你想推广这个，但不清楚你想推广到什么。是否要传入一个索引数组并返回一个数组？是的。目标是生成聚类的质心，每个示例（A中的行）已在K均值聚类问题中分配给这些质心。我正在考虑将结果矩阵传递给mean（）函数以生成质心。谢谢。有效：-）。我不得不稍微改变一下，以获得方法。arrayfun（@（lev）表示（A（B==lev，：），1），唯一（B），‘UniformOutput’，false）谢谢。有效：-）。我不得不稍微改变一下，以获得方法。arrayfun（@（lev）平均值（A（B==lev，：），1），唯一（B），'UniformOutput'，false）