Question

有几天我想知道如何在matlab中有效地实施m专家的加权多数投票。这是我想要的一个例子。假设我们有3位具有权重向量的专家

w=[7 2 6]

假设他们在选项A / B / C / D上投票n次，所以我们例如得到以下n×m投票矩阵，其中列是每位专家的投票。

A B B
C A A
D B A
A A C

现在我想为每一行找到加权多数票。我们通过添加投票给每个选项的专家权重并选择最大权重来计算它。例如，在第一行中，选项A的累积权重为7（专家1的投票），B的累积权重为8（专家2和3的投票），因此最终投票为B.所以我们得到了以下累积权重矩阵和最终投票：

A B C D
- - - -
7 8 0 0 -> B
8 0 7 0 -> A
6 2 0 7 -> D
9 0 6 0 -> A

现在，使用for循环遍历行数n的实现或多或少是直截了当的。我现在正在寻找解决方案，它不需要这个可能很长的循环，而是使用矢量算法。我有一些想法，但每个都遇到了一些问题，所以现在不提。如果有人之前有类似的情况，请分享您的解决方案。

感谢。

Answer 1

w=[7 2 6];

votes = ['A' 'B' 'B'
         'C' 'A' 'A'
         'D' 'B' 'A'
         'A' 'A' 'C'];

options = ['A', 'B', 'C', 'D']';
%'//Make a cube of the options that is number of options by m by n
OPTIONS = repmat(options, [1, size(w, 2), size(votes, 1)]);

%//Compare the votes (streched to make surface) against a uniforma surface of each option
B = bsxfun(@eq, permute(votes, [3 2 1]) ,OPTIONS);

%//Find a weighted sum
W = squeeze(sum(bsxfun(@times, repmat(w, size(options, 1), 1), B), 2))'

%'//Find the options with the highest weighted sum
[xx, i] = max(W, [], 2);
options(i)

结果：

B
A
D
A

MATLAB中的高效多类加权多数表决实现

1 个答案: