Question

我有一个由三个数值向量data=[kids,mothers,fathers]组成的矩阵，其中每个向量包含孩子及其母亲和父亲的ID。孩子的身份证是独一无二的，但父亲和母亲的身份证是非独特的（存在兄弟姐妹和半兄弟姐妹）。我希望将孩子矢量分成两个相同大小的矢量，这些矢量之间没有家庭关系。我希望这些矢量尽可能大，但可能会发生一些孩子需要丢弃以确保同样大小的矢量。

我目前的方法是计算每个'家庭组'的大小（=与父母相关的孩子），然后使用每个家庭的大小建立相同大小的组。到目前为止，我已经设法计算孩子的数量每个母亲或父亲都有：

mothersKids = arrayfun(@(x)nnz(mothers==x), mothers);
mothersKids = unique([mothers,mothersKids],'rows');
fathersKids = arrayfun(@(x)nnz(fathers==x), fathers);
fathersKids = unique([fathers,fathersKids],'rows');

这告诉我有多少孩子与单亲有关。使用父母的ID我可以找出哪些孩子是相关的，并基于此建立群组。但是，我无法弄清楚如何结合父母双方的信息来创建“家庭群体”。

作为旁注：如果发生一个案例，其中孩子A通过一个父母与孩子B相关，孩子B通过一个父母与孩子C相关，但是孩子A和孩子C之间没有关系，那么为了简单起见我如果孩子A和孩子C被安置在同一家庭组中，他们会接受它。

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最小例子：

输入：

data = [1,2,3,4,5,6; 11,11,12,12,13,14; 21, 22, 23, 23, 24, 25]; % = [kids,mothers,fathers]

输出：

kidsInSameFamily = {[1,2],[3,4],[5],[6]};  
groupOne = [1,2,5];
groupTwo = [3,4,6];

Answer 1

通过构建邻接矩阵并使用它来查找子图来解决这个问题。构建相同大小的组似乎是分区问题（Partition Problems Brute Force Algorithm）的变体，我可能需要根据我的需要修改MATLAB脚本https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/m_src/partition_problem/partition_problem.html

% Get kids associated through their mother.
storepairs =[];
for mom = unique(mothers)'
    idx = find(mothers==mom);
    if numel(idx) > 1
        pairs = nchoosek(idx,2);
        storepairs = [storepairs; pairs];
    end
end
% Get kids associated through their father. 
for dad = unique(fathers)'
    idx = find(fathers==dad);
    if numel(idx) > 1
        pairs = nchoosek(idx,2);
        storepairs = [storepairs; pairs];
    end
end

% Make pairs symmetric 
storepairs = [storepairs; fliplr(storepairs)];
% Add diagonal
storepairs = [storepairs; [1:size(data,1); 1:size(data,1)]'];
% Remove non-unique pairs
storepairs = unique(storepairs,'rows');
% Build adjacency matrix
A = sparse(storepairs(:,1),storepairs(:,2),1);
% Create a graph object
G = graph(A);
% Get sub-graphs within graph
SG = conncomp(G); 

% Kids in same family 
kidsInSameFamily={}; 
for ii = 1:max(SG)
    kidsInSameFamily{ii} = kids(SG==ii);
end

使用两个标签向量的向量的相等分裂

1 个答案: