分层抽样MATLAB程序

以下是一个简单的分层抽样MATLAB程序：

% 数据集
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

% 分层（假设有三层）
layer1 = data(1:3);
layer2 = data(4:7);
layer3 = data(8:10);

% 每层的样本数
n1 = 1;
n2 = 2;
n3 = 2;

% 分层抽样
sample1 = datasample(layer1, n1);
sample2 = datasample(layer2, n2);
sample3 = datasample(layer3, n3);

% 合并样本
sample = [sample1 sample2 sample3];

这个程序的基本思路是将数据集分成几个层，每层有不同的样本数，然后从每层中随机抽取一定数量的样本，最终合并成一个样本集。在这个例子中，数据集被分成了三层，每层的样本数分别为1、2和2。程序使用MATLAB中的`datasample`函数进行抽样。

相关问题

matlab分层抽样

在Matlab中，分层抽样是一种用于数据集的抽样方法。它可以根据数据的类别将数据划分为不同的层次，然后在每个层次中按照一定比例抽取数据作为训练集，剩下的数据作为测试集。具体的实现方法可以使用以下Matlab代码实现：

function [train_x,train_y,test_x,test_y = getdata()
    [data,~ = xlsread("XXX.xlsx");
    data(find(isnan(data)))=0; % 去掉数据中的NaN
    labels = data(:,end); % 最后一列是标签列
    train_x=[];
    train_y=[];
    test_x=[];
    test_y=[];
    
    %% 层次抽样
    % 在数据的每一类中，按一定比例抽取数据，构成训练集，剩下的作为测试集
    scala = 0.7; % 每一类中，训练集抽取的比例
    for label=1:length(unique(labels))
        cate = find(labels==label);
        half = int32(length(cate)*scala);
        train = cate(randperm(length(cate),half)); %当前类下，抽取的训练集的所在行
        test = setdiff(cate,train); % 当前类下，剩余的也就是测试集的所在行
        train_x = [train_x;data(train,1:end-1)];
        train_y = [train_y;labels(train)];
        test_x = [test_x;data(test,1:end-1)];
        test_y = [test_y;labels(test)];
    end
end

这段代码中，首先从Excel文件中读取数据，然后将其中的NaN值替换为0。接着，根据数据的最后一列标签将数据划分为不同的类别。然后，根据设定的比例，从每个类别中抽取相应比例的数据作为训练集，剩下的数据作为测试集。最终，将训练集和测试集分别存储在train_x、train_y、test_x和test_y中。

这种分层抽样方法可以有效地保证训练集和测试集中各个类别的数据分布基本一致，从而更好地反映真实情况，并且可以减小训练集和测试集之间的差距。因此，使用分层抽样方法可以提高模型的准确性和泛化能力。

蒙特卡洛抽样matlab实现

蒙特卡洛抽样是一种基于统计学原理的随机抽样方法。它的核心思想是通过生成随机数来模拟概率分布，从而进行统计推断。

在Matlab中，可以通过以下步骤实现蒙特卡洛抽样：

1. 确定抽样的总数（N）和需要模拟的概率分布（例如正态分布、均匀分布等）。

2. 生成符合所选概率分布的随机数。可以使用Matlab内置的随机数生成函数，如rand、randn等，通过设定生成数的个数和分布参数，得到一组模拟样本。

3. 对生成的样本进行统计分析。根据具体问题需求，可以计算样本的平均值、方差、累积概率等指标。可以使用Matlab中的统计函数，如mean、std等，对样本数据进行计算。

4. 根据统计分析结果，进行推断或决策。通过样本的统计量，可以近似地估计总体的参数，或进行其他统计推断。例如，在估计总体均值时，可以使用样本均值作为近似值，通过计算其置信区间来进行参数估计。

蒙特卡洛抽样在众多领域应用广泛，如金融风险评估、工程建模和优化等。在Matlab中，通过灵活的随机数生成和统计计算函数，可以方便地实现蒙特卡洛抽样方法，进行各种统计推断和决策分析。