MATLAB实例：为网络中每个节点平均分配样例
作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
数据见：MATLAB实例：PCA降维中的iris数据集，保存为：iris_data.txt与iris_id.txt。
Network数据见：MATLAB实例：构造网络连接图(Network Connection)及计算图的代数连通度(Algebraic Connectivity)
1. MATLAB程序
function [ sel_fea, sel_gnd, NodeSample, GroundTruth ] = splitdata_func( Network, fea, gnd ,K)
% 为网络中的每个节点平均分配样例
% 输入：Network：Network Connection(网络连接图)，fea：数据集，gnd：标签，groundtruth，K：类别数
% 输出：sel_fea：选出的数据，sel_gnd：选出的与数据相对应的真实类标签，NodeSample：平均分配的每个节点的数据
% GroundTruth：nodegnd：每个节点中数据的真实类标签，gnd：选出的数据的真实类标签，base_align：真实的每一类数据的平均值
nodenum = Network.Conf.NodeNumber; %节点个数
NodeSample = cell(nodenum,1); %[节点个数*1]的元组，每一行都是一个向量
[nsample,dim] = size(fea); %nsample：样本个数，dim：样本维度
split = floor(nsample/nodenum);
select_id = randperm(nsample, split*nodenum);
sel_fea = fea(select_id,:);
sel_gnd = gnd(select_id,:);
nsample = split*nodenum; %选出的样本个数=split*nodenum，比原来的少
sortedidx = randperm(nsample);
sel_fea = sel_fea(sortedidx,:);
sel_gnd = sel_gnd(sortedidx,:); %重新排列，打乱顺序
base_align = zeros(dim,K); %每一类的数据的平均值
for i=1:K
idx = find(sel_gnd==i);
base_align(:,i) = mean(sel_fea(idx,:),1)';
end
beginp = 1;
for i=1:nodenum %从1到节点个数
endp = beginp + split-1;
NodeSample{i}.data = sel_fea(beginp:endp,:); %为每个节点平均分配数据
GroundTruth.nodegnd{i} = sel_gnd(beginp:endp,:);
beginp = endp+1;
end
GroundTruth.gnd = sel_gnd;
GroundTruth.base_align = base_align;
end
2. 结果
>> load('Network_1.mat')
>> fea=dlmread('E:\database\UCI与非球形数据集\iris_data.txt');
>> gnd=dlmread('E:\database\UCI与非球形数据集\iris_id.txt')+1;
>> [ sel_fea, sel_gnd, NodeSample, GroundTruth ] = splitdata_func( Network, fea, gnd ,3)
sel_fea =
5.0000 2.0000 3.5000 1.0000
4.6000 3.6000 1.0000 0.2000
5.2000 3.4000 1.4000 0.2000
6.9000 3.1000 4.9000 1.5000
5.6000 2.7000 4.2000 1.3000
7.7000 2.6000 6.9000 2.3000
6.1000 3.0000 4.6000 1.4000
5.8000 4.0000 1.2000 0.2000
5.5000 2.3000 4.0000 1.3000
6.2000 2.2000 4.5000 1.5000
6.1000 2.9000 4.7000 1.4000
5.9000 3.0000 5.1000 1.8000
5.7000 2.6000 3.5000 1.0000
5.0000 3.5000 1.3000 0.3000
4.7000 3.2000 1.3000 0.2000
6.0000 3.4000 4.5000 1.6000
5.4000 3.9000 1.7000 0.4000
5.1000 3.3000 1.7000 0.5000
5.2000 4.1000 1.5000 0.1000
6.7000 3.1000 5.6000 2.4000
4.8000 3.4000 1.6000 0.2000
6.3000 2.3000 4.4000 1.3000
7.7000 2.8000 6.7000 2.0000
6.7000 3.1000 4.4000 1.4000
6.7000 3.3000 5.7000 2.5000
6.9000 3.1000 5.1000 2.3000
5.4000 3.0000 4.5000 1.5000
6.6000 2.9000 4.6000 1.3000
6.7000 2.5000 5.8000 1.8000
5.8000 2.6000 4.0000 1.2000
6.3000 2.8000 5.1000 1.5000
4.3000 3.0000 1.1000 0.1000
5.6000 3.0000 4.1000 1.3000
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5.6000 3.0000 4.5000 1.5000
5.2000 2.7000 3.9000 1.4000
5.5000 3.5000 1.3000 0.2000
6.1000 2.8000 4.7000 1.2000
5.4000 3.7000 1.5000 0.2000
4.9000 2.5000 4.5000 1.7000
6.0000 3.0000 4.8000 1.8000
5.6000 2.9000 3.6000 1.3000
6.3000 2.9000 5.6000 1.8000
5.5000 2.4000 3.7000 1.0000
6.9000 3.2000 5.7000 2.3000
5.0000 2.3000 3.3000 1.0000
5.8000 2.7000 5.1000 1.9000
6.4000 3.1000 5.5000 1.8000
5.0000 3.6000 1.4000 0.2000
6.2000 2.8000 4.8000 1.8000
7.2000 3.0000 5.8000 1.6000
6.8000 3.0000 5.5000 2.1000
4.4000 3.2000 1.3000 0.2000
5.7000 2.8000 4.5000 1.3000
5.0000 3.0000 1.6000 0.2000
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sel_gnd =
2
1
1
2
2
3
2
1
2
2
2
3
2
1
1
2
1
1
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2
1
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1
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2
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1
1
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1
2
2
3
1
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1
1
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2
3
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2
3
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3
1
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1
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1
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2
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1
3
2
3
1
1
1
2
1
1
1
2
3
3
NodeSample =
50×1 cell 数组
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
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{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
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{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
{1×1 struct}
GroundTruth =
包含以下字段的 struct:
nodegnd: {1×50 cell}
gnd: [150×1 double]
base_align: [4×3 double]
3. 参考文献
[1] Hua J, Li C. Distributed variational Bayesian algorithms over sensor networks[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2015, 64(3): 783-798.
[2] Junhao Hua. Distributed Variational Bayesian Algorithms. Github, 2017.
浙公网安备 33010602011771号