A sampling method for you all:RWO SAMPLING

本文介绍了一种使用高斯分布生成向量样本的方法,详细解释了算法的实现过程,包括平均值、方差计算以及高斯随机数生成。适用于需要对现有向量进行大量采样的场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

public static double[][] generatesample(double[] vector,int k){
	double ave=0.0;
	
	for (int i = 0; i < vector.length; i++) {
		ave+=vector[i];
	}
	ave=ave/vector.length;
	double fang=0;
	for (int i = 0; i < vector.length; i++) {
		fang+=(vector[i]-ave)*(vector[i]-ave);
	}
	fang=fang/vector.length;
	fang=Math.sqrt(fang);
	
	int m=vector.length;
	Random random=new Random();
	double[][] re=new double[k][m];
	for (int i = 0; i < k; i++) {
		for (int j = 0; j < m; j++) {
			double gs=random.nextGaussian();
			re[i][j]=vector[j]-(fang/(Math.sqrt(m)))*gs;
		}
	}
	return re;
	
	
}

VECTOR[] : the vector that you want to over sampling

k: the number to generate

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值