这段代码每行加注释 N=length(weight); N_children=zeros(1,N); label=zeros(1,N); label=1:1:N; s=1/N; auxw=0; auxl=0; li=0; T=s*rand(1); j=1; Q=0; i=0; u=rand(1,N); while (T<1) if (Q>T) T=T+s; N_children(1,li)=N_children(1,li)+1; else i=fix((N-j+1)*u(1,j))+j; auxw=weight(1,i); li=label(1,i); Q=Q+auxw; weight(1,i)=weight(1,j); label(1,i)=label(1,j); j=j+1; end end index=1; for i=1:N if (N_children(1,i)>0) for j=index:index+N_children(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_children(1,i); end
时间: 2024-03-29 08:42:00 浏览: 16
这段代码是实现一个加权随机采样算法的过程,具体解释如下:
1. 第一行计算输入权重向量 weight 的长度 N,并初始化两个空向量 N_children 和 label。
2. 将 label 向量填充为 1 到 N 的整数序列,表示每个权重所对应的样本的标签。
3. 初始化 s 为 1/N,表示每个样本被选中的概率相同。auxw、auxl、li、T、j、Q 和 i 都是临时变量。
4. 随机生成一个 0 到 1 之间的浮点数 T。
5. 进入 while 循环,当 T 大于等于 1 时跳出循环,否则继续循环。
6. 判断 Q 是否大于 T,如果成立,则将 T 值加上 s,并将 N_children 向量中对应的索引位置加 1,表示当前样本被选中。
7. 如果 Q 小于等于 T,则计算出一个随机的样本索引 i,并将该样本的权重 auxw 和标签 li 保存到临时变量中。
8. 将 weight 向量中第 i 个位置的权重值和标签值替换为 weight 向量中第 j 个位置的权重值和标签值。
9. 将 j 值加 1。
10. 将 Q 值加上 auxw。
11. 回到步骤 6。
12. 循环结束后,根据 N_children 向量中的值,将 outIndex 向量中填充每个样本被选中的次数。
注释中没有给出 outIndex 向量的定义,可以看出是一个输出变量。该向量的作用是记录每个样本被选中的次数,其中 outIndex 的长度等于被选中样本的总数。
相关问题
给这段代码每行加注释 N= length(weight); N_babies= zeros(1,N); q_res = N.*weight; N_babies = fix(q_res); N_res=N-sum(N_babies); if (N_res~=0) q_res=(q_res-N_babies)/N_res; cumDist= cumsum(q_res); u = fliplr(cumprod(rand(1,N_res).^(1./(N_res:-1:1)))); j=1; for i=1:N_res while (u(1,i)>cumDist(1,j)) j=j+1; end N_babies(1,j)=N_babies(1,j)+1; end end index=1; for i=1:N if (N_babies(1,i)>0) for j=index:index+N_babies(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(1,i); end
# 统计权重数组的长度
N = length(weight)
# 初始化新生儿数量数组为全零
N_babies = zeros(1, N)
# 计算每个元素被选中的期望次数
q_res = N .* weight
# 取整得到每个元素实际被选中的次数
N_babies = fix(q_res)
# 计算剩余可分配数量
N_res = N - sum(N_babies)
# 如果有剩余数量需要分配
if (N_res ~= 0):
# 计算剩余数量的期望次数
q_res = (q_res - N_babies) / N_res
# 计算剩余数量的累积分布
cumDist = cumsum(q_res)
# 计算随机数数组
u = fliplr(cumprod(rand(1, N_res).^(1./(N_res:-1:1))))
# 初始化计数器
j = 1
# 分配剩余数量
for i in range(1, N_res+1):
while (u(1, i) > cumDist(1, j)):
j = j + 1
N_babies(1, j) = N_babies(1, j) + 1
# 初始化输出索引数组的起始位置
index = 1
# 根据每个元素被选中的次数,将其对应的索引添加到输出索引数组中
for i in range(1, N+1):
if (N_babies(1, i) > 0):
for j in range(index, index+N_babies(1, i)):
outIndex(j) = i
index = index + N_babies(1, i)
每行加注释 N=length(weight); N_children=zeros(1,N); label=zeros(1,N); label=1:1:N; s=1/N; auxw=0; auxl=0; li=0; T=s*rand(1); j=1; Q=0; i=0; u=rand(1,N); while (T<1) if (Q>T) T=T+s; N_children(1,li)=N_children(1,li)+1; else i=fix((N-j+1)*u(1,j))+j; auxw=weight(1,i); li=label(1,i); Q=Q+auxw; weight(1,i)=weight(1,j); label(1,i)=label(1,j); j=j+1; end end index=1; for i=1:N if (N_children(1,i)>0) for j=index:index+N_children(1,i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_children(1,i); end
N=length(weight); % 获取权重数组weight的长度,并将其赋值给N
N_children=zeros(1,N); % 创建一个长度为N,元素全为0的数组N_children
label=zeros(1,N); % 创建一个长度为N,元素全为0的数组label
label=1:1:N; % 将数组label的元素从1到N依次赋值
s=1/N; % 计算s的值
auxw=0; % 初始化auxw为0
auxl=0; % 初始化auxl为0
li=0; % 初始化li为0
T=s*rand(1); % 生成一个随机数T,范围为[0, s)
j=1; % 初始化j为1
Q=0; % 初始化Q为0
i=0; % 初始化i为0
u=rand(1,N); % 生成一个长度为N的随机数数组u
while (T<1) % 当T小于1时执行循环
if (Q>T) % 如果Q大于T
T=T+s; % 将T加上s,继续进行循环
N_children(1,li)=N_children(1,li)+1; % 将N_children(1, li)的值加1
else % 如果Q小于等于T
i=fix((N-j+1)*u(1,j))+j; % 计算i的值
auxw=weight(1,i); % 获取weight(1,i)的值,将其赋值给auxw
li=label(1,i); % 获取label(1,i)的值,将其赋值给li
Q=Q+auxw; % 将Q加上auxw
weight(1,i)=weight(1,j); % 将weight(1, j)的值赋值给weight(1, i)
label(1,i)=label(1,j); % 将label(1, j)的值赋值给label(1, i)
j=j+1; % 将j加上1
end
end
index=1; % 初始化index为1
for i=1:N % 遍历1到N
if (N_children(1,i)>0) % 如果N_children(1, i)大于0
for j=index:index+N_children(1,i)-1 % 遍历index到index+N_children(1, i)-1
outIndex(j) = i; % 将i的值赋值给outIndex(j)
end
end
index= index+N_children(1,i); % 将index加上N_children(1, i)的值
end
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