Matlab：查询复杂结构

问题描述：

我在Matlab中使用结构以直观的方式组织我的结果。我的分析非常复杂且层次分明，所以这在逻辑上运作良好。例如： resultObj.multivariate.individual.distributed.raw.alpha10(1).classification(1)。该结构的每个级别都有几个字段。每个alpha字段是一个结构化阵列，为每个数据集编制索引，并且classification也是一个结构化阵列，每个交叉验证对数据运行一个。Matlab：查询复杂结构

为了简化，考虑分类字段：

>> classification 
ans = 

1x8 struct array with fields: 
    bestLambda 
    bestBetas 
    scores 
    statObj 
    fitObj

在其statObj具有字段（例如）：

  dprime: 6.5811 
       hit: 20 
      miss: 0 
     falseAlarms: 0 
correctRejections: 30

当然，场具有为每个主题和跨不同的值验证运行。鉴于此结构，是否有一种很好的方法可以找到交叉验证运行（即classification的元素）上的dprime的均值，而无需构建for循环来提取，存储和最终计算？

我希望reshape(struct2array(classification.statObj),5,8)可以工作，所以我可以构建一个矩阵的统计作为行和交叉验证作为列运行，但这是行不通的。因为classification的字段包含各种类型（矩阵，结构，整数）的元素，所以我将这些项目放在它们自己的结构中。

我并不是完全反对重组我的输出，但我希望这样做可以让组织完全自我评论，并且我可以说从现在开始回到这个结构并记住什么和一切都在哪里。

编写一个函数来处理这很容易，但它确实需要循环。我不知道是否有办法强制数据，以便structfun（）或struct2array（）可以工作，除非我至少循环了'classification'的元素。 – 2012-07-29 21:05:33

你可以发布你的基于循环的函数，以及我们可以使用的最小结构数组例子吗？例如，它不清楚尺寸5和8代表什么 – Amro 2012-07-29 21:09:19

对不起，5是'statObj'中的元素数量，8是'classification'元素的数量。我的函数遍历'classification'的8个元素，并将每个'.statObj.dprime'拉到一个新的向量中，我只是这么说的。简单本身，但你的解决方案更好。 – 2012-07-29 21:40:19

答

我想出了以下，虽然我不知道这是否是你在找什么：

%# create a structure hierarchy similar to yours 
%# (I ignore everything before alpha10, and only create a part of it) 
alpha10 = struct(); 
for a=1:5 
    alpha10(a).classification = struct(); 
    for c=1:8 
     alpha10(a).classification(c).statObj = struct('dprime',rand()); 
    end 
end 

%# matrix of 'dprime' for each alpha across each cross-validation run 
st = [alpha10.classification]; 
st = [st.statObj]; 
dp = reshape([st.dprime], 8, 5)' %# result is 5-by-8 matrix

接下来，你可以计算过这个矩阵的第二维是指dp

这工作得很好！知道什么时候以及如何使用''''或'{}'强迫某些事物以特定方式行事是我仍然在学习的一门艺术。谢谢！ – 2012-07-29 21:36:38

@ChrisCox：也许这个[doc page]（http://www.mathworks.com/help/techdoc/matlab_prog/bs6e2p_.html）可以提供一些帮助。这[后]（http://stackoverflow.com/a/4169216/97160）也有一些信息。 – Amro 2012-07-29 21:47:25

参考+1。赞赏。 – 2012-07-30 13:52:57

答

对于在这篇文章中发生的任何人，并且正在与类似的东西搏斗，值得问问自己，这样的嵌套结构结构是否真的是你最好的选择。扁平化层次结构并将描述性字段包含为标签可能更容易。例如

resultObj.multivariate.individual.distributed.raw.alpha10(1).classification(1)

可能反而是

resultObj(1). 
    AnlaysisType = 'multivariate' 
    GroupSolution = false 
    SignalType  = 'distributed' 
    Processing  = 'raw' 
    alpha   = 10 
    crossvalidation = 1 
    dprime   = 6.5811 
    bestLambda  = [] 
    bestBetas  = [] 
    scores   = [] 
    fitObj   = []

这不是有效的Matlab的语法存在，但它得到的跨越点。不是从嵌套结构中构建层次结构，而是使用标签和数据创建1xN结构。这是一个更通用的解决方案，更易于查询和使用。

Matlab：查询复杂结构

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