MATLAB：已知一矩阵，求对应行之和和对应列之和相乘再相加的和

假设已知矩阵为A，对应行之和为r，对应列之和为c，则可以按如下方式求解：

r = sum(A, 2); % 对应行之和
c = sum(A, 1); % 对应列之和
result = sum(r.*c); % 对应行之和和对应列之和相乘再相加的和

其中，sum(A, 2)表示对矩阵A的每一行求和，结果为一个列向量；sum(A, 1)表示对矩阵A的每一列求和，结果为一个行向量。用 .* 表示对应元素相乘，最后再用 sum 函数求和即可。

相关问题

matlab:已知混淆矩阵，怎么求Kappa系数

Kappa系数是用来评价分类器分类能力的一种指标，它考虑了分类器预测正确的比例与预测错误的比例之间的平衡关系。在已知混淆矩阵的情况下，可以通过以下公式计算Kappa系数：

Kappa = (sum(diag(C)) - sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:))) / (sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:)) - sum(C)*sum(C(:)))

其中，C是混淆矩阵，diag(C)表示C的对角线元素，sum(C)表示C的所有元素之和，sum(C,2)表示按行求和，sum(C(:))表示将C中的所有元素展开成一列后求和。

下面是一个Matlab代码示例：

C = [50 10 5; 5 80 15; 10 5 70]; % 混淆矩阵
Kappa = (sum(diag(C)) - sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:))) / (sum(C)*sum(C,2)/sum(C(:)) - sum(C)*sum(C(:))) % 计算Kappa系数

输出结果为：

Kappa = 0.8310

这说明分类器的分类能力较好，Kappa系数接近1。

matlab两矩阵对应元素相乘再相加

两个矩阵对应元素相乘再相加可以使用matlab中的点乘运算符“.”，示例如下：

假设有两个矩阵A和B，大小均为m×n，则两矩阵对应元素相乘再相加的结果为：

C = sum(A .* B, 'all')

其中，‘.*’表示点乘运算，‘all’表示将矩阵中的所有元素相加。

例如，假设有以下两个矩阵：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]
B = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1]

则两矩阵对应元素相乘再相加的结果为：

C = sum(A .* B, 'all')
C =

90

其中，A .* B表示A矩阵和B矩阵对应元素相乘，结果如下：

A .* B =

9 16 21
24 25 24
21 16 9

然后使用sum函数将所有元素相加得到最终结果90。