Matlab 随机采样

最新推荐文章于 2024-03-25 16:41:03 发布

CodeWG

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本文介绍了Matlab中实现随机采样的几种方法，包括简单随机采样、系统atic采样、分层采样和重复抽样（Bootstrap）。通过具体代码示例展示了如何使用rand、randperm、randi和datasample等函数进行不同类型的随机采样操作，强调了在实际应用中选择合适参数的重要性。

Matlab 随机采样

随机采样是统计学和数据分析中常用的一种方法，可以用来生成代表性的样本数据。在 Matlab 中，我们可以通过 rand 函数来实现随机采样。

下面我们来介绍几种常见的随机采样方法及其实现。

简单随机采样

简单随机采样是最基本的一种随机采样方法，它的原理是从总体中随机选择若干个样本，每个样本被选中的概率相等。

在 Matlab 中，我们可以通过以下代码实现简单随机采样：

% 生成总体数据
data = randn(1, 1000);

% 简单随机采样
sample_size = 100

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Random_sample_random_matlab_matlab均匀取样_均匀采样_测量矩阵_

09-29

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用MATLAB实现的随机抽样方法_抽样方法_用MATLAB实现的随机抽样方法_matlab随机抽样_scaredadk_

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用MATLAB实现的随机抽样方法

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1366

通过上述介绍，你可以使用Matlab中提供的各种随机采样方法来生成符合特定分布或随机性要求的数据集。根据你的需求，选择合适的随机采样方法，并使用相应的Matlab函数来生成随机数据。这段代码将生成一个包含100个服从二项分布的随机数的向量，其中每个随机数的取值为0或1，表示试验结果的成功或失败。这段代码将生成一个包含10个服从泊松分布的随机数的向量，其中每个随机数表示单位时间内某事件发生的次数。均匀分布随机采样是最简单的一种方法，它生成的随机数在指定的范围内均匀分布。来生成服从二项分布的随机数。

用MATLAB实现的随机抽样方法

04-04

资源里面一共三种随机抽样的方法，分别是别名表抽样、罐子抽样、直接抽样使用MATLAB语言实现的，希望对你有帮助。

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matlab随机样本的选择,matlab随机抽样 | 学步园

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2845

1。程序实现设数据存放于向量a中，需要重复n次简单随机采样，程序及说明如下：m=length(a); %dimensionidx= ceil(m*rand(1,n)) ; %generate n random index between 1 and mb = a(idx) ; % sampling2。自带函数RANDSAMPLE Random sample, with or without rep...

Matlab中怎样从数据文件中随机抽取一定数量的样本

非默

03-05

1万+

NeedData=data(randi(a,1,b),:);% data是原始数据，randi(a,1,b)是从data数据库的前a行抽取b行的随机样本，并保存在Need Data数据库中。

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matlab实现的点云随机下采样。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年11月8日。对最新阅读的论文进行整理，添加随机采样的算法实现过程和优缺点。

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对于线性规划而言，有着成熟且有效的方法，而对于非线性整数规划而言，没有通解，尽管限制变量为整数而增加了难度，然而整数解为有限个，于是可以用枚举法求解方案。当然在一个自变量维度很大和取值范围很宽的情况下，企图用穷举法计算最优值是不现实的，但是根据概率理论可知，完全可以得出一份满意解。下面是matlab实现随机取样计算：我们这里取非线性规划函数，定义目标函数f和约束向量g function [f...

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> set.seed(6)> sample(1:100, 10, replace=F)[1] 61 93 26 37 78 99 91 71 476> rnorm(100, 0, 1)[1]0.36802518 -1.309204300.738621930.04487299 -1.048397201.72785109[7] -1.178599740.653...

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RANSAC在图像拼接中有所使用，有时候也在图像理解的相关算法中有所使用。算法简介如下(摘自《图像处理、分析与机器视觉（第3版）》)： 1.假设我们要将n个数据点X={x1,x1,...,xn}拟合为一个由至少m个点决定的模型（m 2.设迭代计数k=1。 3.从X中随机选取m个项并拟合一个模型。（我这里直线拟合，选了2个项） 4.给定偏差ε，计算X中相对于模型的残差

从零开始的matlab学习笔记（1）——随机数选择

qq_44772204的博客

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在自然数1到n之间随机选“x”个数。

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08-22

在MATLAB中，随机采样是通过一些内置的函数实现的。常用的随机采样函数有rand，randi和randn。 rand函数用于生成服从均匀分布的随机数。它返回[0, 1]之间的均匀分布的随机数。如果我们需要在其他区间内进行采样，例如[1, 10]，我们可以使用rand函数生成[0, 1]之间的随机数，然后通过线性变换来实现相应的区间内的随机采样。 randi函数用于生成整数的随机数。我们可以指定生成的随机数的范围和大小。例如，randi([1, 100], 1, 10)将生成一个包含了10个1到100之间的随机整数的向量。 randn函数用于生成服从正态分布的随机数。正态分布的随机数具有均值为0和标准差为1的特性。我们可以通过指定均值和标准差来生成相应需要的正态分布的随机数。除了这些内置的函数，MATLAB还提供了其他一些用于随机采样的函数，例如randsample和randperm。randsample函数可以从给定的样本中进行采样，而randperm函数用于生成给定范围内的随机排列。综上所述，在MATLAB中，可以使用rand，randi，randn等内置函数进行随机采样。根据具体的需求，可以选择合适的函数来生成服从均匀分布、整数分布或正态分布的随机数。