Matlab中怎样从数据文件中随机抽取一定数量的样本

最新推荐文章于 2024-03-18 08:00:00 发布
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文章标签： Matlab Data Processing Random Grabbing Data Samples
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本文介绍了一种从数据库中随机抽取样本的方法，使用MATLAB的randi函数和data数据集，可以高效地从指定行数中抽取所需数量的随机样本。

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

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。

非默2016
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Matlab 随机采样
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其中，normrnd 函数用于生成一个标准正态分布的总体数据向量，randi 函数用于生成长度为 sample_size 的随机索引向量，然后使用索引向量选取对应位置的样本数据。其中，randn 函数用于生成一个长度为 1000 的标准正态分布随机数向量，randperm 函数用于生成长度为 sample_size 的随机索引向量，然后使用索引向量选取对应位置的样本数据。分层采样是一种针对具有不同性质的总体进行的随机采样方法，其原理是将总体分成若干个层次，然后在每个层次中进行简单随机采样或其他采样方法。
Matlab随机采样 - 生成随机数据的方法详解
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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。
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