先說容易理解的vec2ind吧，從命令名字上可以看出是“向量變索引”，

假設一個3*6的稀疏矩陣T(1,:)=[0 1 0 0 1 0];T(2,:)=[1 0 1 1 0 0];T(3,:)=[0 0 0 0 0 1],

通過vec2ind(T)將會得到什么？

因為通過矩陣知道T是6列的，

T =

?????0?????1?????0?????0?????1?????0
?????1?????0?????1?????1?????0?????0
?????0?????0?????0?????0?????0?????1

vec2ind(T)得到的是1行6列的向量，該向量對應的元素分別是T中第1列到第6列中數(shù)字"1"對應的行號，因例子中的T矩陣，在第一列中第2行對應的是"1",則vec2ind(T)的第一個元素是2，同理，T中第二列中“1”在第1行，則vec2ind(T)的第二個元素是"1"，依次類推，T中第3列至第6列中“1”對應行數(shù)分別是“2","2","1","3"。

因此，vec2ind(T)=[2?1 2 2 1 3];

ind2vec則反過來理解即可，如一個索引適量A=[1 3 2 2 2 1 2 1]，求ind2vec？

從A可以看出A是1行8列的（如果實在不知道，就用size(A)查看），從A中元素最大值"3"可以看出，索引對應的向量是3行的，還不理解？那就用最基本的方法，因A中元素對應的是行號，設B=ind2vec(A)，意味著B(1,1),B(3,2),B(2,3),B(2,4), B(2,5), B(1,6),B(2,7),B(1,8)對應的值是"1"，其余元素均為"0"
即
?????????????????1 0 0 0 0 1 0 1
B=ind2vec(A)=????0 0 1 1 1 0 1 0
?????????????????0 1 0 0 0 0 0 0

?

?

?

神經(jīng)網(wǎng)絡中：

a = sim(net,P)??后運行的結果是：a =

??(10,1)????????1??????????????%表示輸入第1個測試樣本數(shù)據(jù)，10號神經(jīng)元獲勝（我用的是hextop建立的竟爭層）
??(10,2)????????1??????????????%表示輸入第2個測試樣本數(shù)據(jù)，10號神經(jīng)元獲勝
???(9,3)????????1???????????????%表示輸入第3個測試樣本數(shù)據(jù)，9號神經(jīng)元獲勝
???(8,4)????????1??????????????????%表示輸入第4個測試樣本數(shù)據(jù)，8號神經(jīng)元獲勝
???(8,5)????????1???????????????。。。。。。
??(29,6)????????1
??(40,7)????????1
??(50,8)????????1
??(60,9)????????1
??(60,10)???????1

用ac = vec2ind(a)??后可得：
ac =

??Columns 1 through 10

????10????10?????9?????8?????8????29????40????50????60????60??????
這樣可以更清晰地看出來從第一個樣本到最后一個樣本，分別是那個神經(jīng)元獲勝。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的MATLAB中的ind2vec和vec2ind函数的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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