所以我目前正在使用“accumarray”来查找与匹配 ID 相对应的一系列数字的平均值。例如输入:
ID----Value
1 215
1 336
1 123
2 111
2 246
2 851
我当前的代码找到上述值的未加权平均值,使用 ID 作为“分隔符”,这样我就不会将所有值的平均值作为一个数字,而是仅将结果分开有相应的ID。 EX 输出:
ID----Value
1 224.66
2 402.66
为此,我使用以下代码:
[ID, ~, Groups] = unique(StarData2(:,1),'stable');
app = accumarray(Groups, StarData2(:,2), [], @mean);
将 StarData2 作为函数的输入。到目前为止,这对我的目的来说是完美的,我需要知道是否可以让 accumarray 给我一个加权平均值,这样应用程序中的每个点(在找到平均值之前)都可以分配一个权重,或者 @mean 可以替换为可以实现此目的的功能。新输入将如下所示:
ID----Value----Weight
1 215 12
1 336 17
1 123 11
2 111 6
2 246 20
2 851 18
新代码必须执行 sum(val(i)*weight(i))/sum(weight) 而不仅仅是标准平均值。感谢您的帮助。
最佳答案
您可以使用行索引作为“vals”(second input 到 accumarray
)并定义您自己的函数来对数据组进行加权平均:
Weights = data(:,3); Vals = data(:,2); % pick your columns here
WeightedMeanFcn = @(ii) sum(Vals(ii).*Weights(ii))/sum(Weights(ii));
wmeans = accumarray(Groups, 1:numel(Groups), [], WeightedMeanFcn)
示范
从 data
(带有您的权重的新输入)和您的 unique
命令开始:
data = [1,215,12; 1,336,17; 1,123,11; 2,111,6; 2,246,20; 2,851,18];
[ID, ~, Groups] = unique(data(:,1),'stable');
accumarray
用法如下(重新定义WeightedMeanFcn
每次你改变数据
!):
>> Weights = data(:,3); Vals = data(:,2); % pick your columns here
>> WeightedMeanFcn = @(ii) sum(Vals(ii).*Weights(ii))/sum(Weights(ii));
>> app = accumarray(Groups, 1:numel(Groups), [], WeightedMeanFcn)
app =
241.1250
475.0909
手动检查,第一组:
ig = 1;
sum(data(Groups==ig,2).*data(Groups==ig,3))/sum(data(Groups==ig,3))
ans =
241.1250
关于MATLAB Accumarray 加权平均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22792020/