在 MATLAB 中比较两个矩阵，显示它们的匹配程度

Question

请假设 A 是 4 x 4 的矩阵，其中有：

A =  1     0     1     0
     1     0     1     0
     1     1     1     0
     1     1     0     0

而B是一个参考矩阵（4 x 4）即：

B =  1     0     1     0
     1     0     1     0
     1     0     1     0
     1     1     1     0

现在，如果将 A 与作为参考矩阵的 B 进行比较，通过匹配这两个矩阵，几乎所有成员都相等，除了 A(4,3) 和 A(3,2).但是，由于 B 是参考矩阵，而 A 与参考矩阵进行比较，因此只有那些成员的差异才是 B 中的 1。在这个特定的例子中，A(4,3) 只是问题，而不是 A(3,2)，意思是：

>> C = B ~= A; ans = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0

A(4,3) ~= B(4,3)

最后，我们正在寻找一段代码，它可以显示 A 中有多少百分比等于它们在 B 中的等效成员。在这种情况下，差异是：

(8 / 9) * 100 = 88.89 % 匹配。

请记住速度在这里也很重要。因此，更快的解决方案更受欢迎。谢谢。

Answer 1

如果我没记错的话，你想知道的是 B == 1 和 A == 0 在哪里。试试这个：

>> C = B & ~A

C =

     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     1     0

要获得百分比，您可以试试这个：

>> 100 * sum(A(:) & B(:)) / sum(A(:))
ans =

    88.8889

Answer 2

尝试：

sum(sum(A & B))./sum(sum(A))

输出：

ans =

    0.8889

Answer 3

要仅获取 B 中存在 1 的不同条目，只需向其添加 &，这样您将只会获取这些条目。要获得百分比，请取 sum，其中 A 和 B 是 1。然后除以 B 中 1 的总和（或 A 中 1 的总和 -> 见下面的注释 ).

A = [1 0 1 0;
     1 0 1 0;
     1 1 1 0;
     1 1 0 0];

B = [1 0 1 0;
     1 0 1 0;
     1 0 1 0;
     1 1 1 0];

C = (B ~= A) & B

p = sum(B(:) & A(:)) / sum(B(:)) * 100

这是结果：

C =
     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     1     0
p =
   88.8889

编辑/注意： 在 OP 的问题中，如果他想要相对于 A 或 [=14 中的总和的百分比，则不是 100% 清楚=].我假设它是参考矩阵的百分比，即 B。因此我除以 sum(B(:))。如果您需要参考 A 中的内容，只需将最后一行更改为：

p = sum(B(:) & A(:)) / sum(A(:)) * 100

Answer 4

您可以使用矩阵乘法，它一定非常高效，如下所列。

获取相对于A-

的百分比值

percentage_wrtA = A(:).'*B(:)/sum(A(:)) * 100;

获取相对于B-

的百分比值

percentage_wrtB = A(:).'*B(:)/sum(B(:)) * 100;

运行时测试

这里有一些快速的运行时测试，用于比较矩阵乘法与 (:) 和 ANDing -

的元素求和

>> M = 6000;  %// Datasize
>> A = randi([0,1],M,M);
>> B = randi([0,1],M,M);
>> tic,sum(B(:) & A(:));toc
Elapsed time is 0.500149 seconds.
>> tic,A(:).'*B(:);toc
Elapsed time is 0.126881 seconds.

在 MATLAB 中比较两个矩阵，显示它们的匹配程度

Comparing Two Matrices in MATLAB which shows how much they are matched

performance

matlab

matrix

comparison