我们将研究使用 MATLAB 的不同命令从任何数据集、数组或矩阵中选择随机样本的不同方法。

为了清除你的概念并让你全面了解如何获取随机样本，我们将通过提供代码示例来解释诸如 Randn、randsample、datasample 之类的函数，以从你的数据集中提取随机样本并进行替换。因为没有替换/替换以及显示你的输出外观的片段。

让我们假设我们有一个包含 50,000 行数据集的矩阵。我们想从我们的矩阵中选择一个包含 50 个实体的随机样本。我们可以使用不止一种随机抽样方法来执行此任务。在开始列出这些方法之前，请记住，随机样本/数据/数据集是从数据集的矩阵中随机选择的一些数据。为了消除偏见和其他不希望的可能影响，我们使用随机抽样。但我们必须记住，它并不像我们看起来那么简单。从数据集中选择随机样本比从包含 500 个实体的数据集中选择 10 个实体更复杂。另外，我们必须确保随机样本是否确实是随机的！

继续我们的假设，我们可以使用 MATLAB 从我们的数据集中提取随机样本。MATLAB 为我们提供了几个函数来从给定的数据集中选择随机样本/数据。例如，我们可以使用 MATLAB 中的函数 randsample 从任何包含数据的数组或矩阵中随机选择样本，无论是否有替换/替换。

假设 N_obs 观察是随机选择的，并从数据集中的条目中替换，我们使用以下函数：

其中 N_obs 表示观察次数。如果 ourdata 是一个向量，我们的输出 O_put 也将是一个包含数据集中 N_obs 个随机样本的向量。

让我们使用这个函数来解决我们假设的问题。

代码：

输出：

如果我们想在提取随机样本时牢记尺寸，那么我们使用下面的函数。

如果 Replace 是 true，我们选择有替换的样本；否则，我们选择不替换的样本。如果 Replace 设置为 false，我们限制 N_obs，使其不超过我们在数据集中设置的元素数量。

Replace 默认为 true。

true = 替换样本。

false = 没有替换的样本。

我们可以通过编写单行代码来实现这一点。牢记上述假设，我们将代码制定如下。

输出：

为此，我们将使用 MATLAB 中的 randn 函数。它创建具有正态分布的随机值数组。

I_put=randn(A) 生成一个 A-by-A 矩阵，其中包含随机生成的元素。

如果 A 不是标量（向量），则 MATLAB 将显示错误消息。

现在，为了获得我们的随机样本，我们将使用 datasample 函数，给出给定数据矩阵的随机列的子集。

代码：

输出：

上一篇：在 MATLAB 中检查数组或矩阵是否为空

下一篇：在 MATLAB 中的单个散点图上绘制多个数据集

发布时间：2023/03/19 浏览次数：116 分类：编程语言

可以使用 scatter() 函数在单个散点图上绘制多个数据集，并在 MATLAB 中按住命令。

发布时间：2023/03/19 浏览次数：118 分类：编程语言

本教程演示如何在 MATLAB 中确定数组或矩阵是否为空。

发布时间：2023/03/19 浏览次数：193 分类：编程语言

可以使用 MATLAB 中的 randperm() 函数生成包含整数随机排列的向量。

发布时间：2023/03/19 浏览次数：93 分类：编程语言

本教程演示了在 MATLAB 中获取矩阵列数的方法。

发布时间：2023/03/19 浏览次数：127 分类：编程语言

本教程演示如何在命令行中运行 MATLAB 脚本。

发布时间：2023/03/19 浏览次数：130 分类：编程语言

本教程演示了在 MATLAB 中使用不同方法创建空矩阵的方法。

转载请发邮件至 [email protected] 进行申请，经作者同意之后，转载请以链接形式注明出处

本文地址：