怎么用matlab随机选取每一类鸢尾花的40个样本,共120个样本（代码）

可以使用MATLAB中的`datasample`函数来实现随机选取样本的功能。假设数据存储在一个大小为`n x p`的矩阵`data`中，其中`n`是样本数量，`p`是特征数量，且矩阵的前40行是第一类鸢尾花的样本，接下来的40行是第二类鸢尾花的样本，最后的40行是第三类鸢尾花的样本。则可以使用以下代码实现随机选取每一类鸢尾花的40个样本的功能：

% 加载数据
load fisheriris
data = meas;

% 随机选取每一类鸢尾花的40个样本
sample_indices = [];
for i = 1:3
    class_indices = (i-1)*50 + (1:50);
    class_sample_indices = datasample(class_indices, 40, 'Replace', false);
    sample_indices = [sample_indices; class_sample_indices'];
end

% 提取选中的样本
selected_data = data(sample_indices, :);

在上述代码中，`datasample`函数的第一个参数`class_indices`是指每一类鸢尾花的样本索引，第二个参数40是指要选取的样本数量，`'Replace', false`表示不允许重复选取。最后，将选中的样本在原始数据中提取出来，存储在`selected_data`中。

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怎么用matlab随机选取每一类鸢尾花的40个样本,共120个样本代码

假设你已经将鸢尾花数据集加载到 MATLAB 的工作区中，并将样本数据保存在变量 `X` 中，将标签数据保存在变量 `Y` 中，可以使用以下代码随机选取每一类鸢尾花的 40 个样本，共 120 个样本：

trainIdx = false(size(X,1),1); % 初始化训练集样本索引
for i = 1:3 % 对每一类鸢尾花进行处理
    cIdx = find(strcmp(Y,unique(Y{i}))); % 找出当前类别的样本索引
    cIdx = cIdx(randperm(length(cIdx),40)); % 随机选取 40 个样本
    trainIdx(cIdx) = true; % 将选中的样本标记为训练集样本
end
XTrain = X(trainIdx,:); % 训练集样本
YTrain = Y(trainIdx); % 训练集标签

这里，我们首先初始化一个大小和样本数据一样的逻辑数组 `trainIdx`，用于标记每个样本是否属于训练集。然后，对于每一类鸢尾花，我们找出其对应的样本索引 `cIdx`，并使用 `randperm` 函数随机选取其中的 40 个样本。最后，将选中的样本在 `trainIdx` 中标记为 `true`，表示它们属于训练集。最终，我们可以使用逻辑数组 `trainIdx` 来提取训练集样本和标签，如上述代码所示。

怎么用matlab随机选取每一类鸢尾花的40个样本,共120个样本

您可以按以下步骤在MATLAB中随机选择每个类别的40个样本：

1. 加载鸢尾花数据集：

load fisheriris;

2. 获取每个类别的索引：

idx1 = find(strcmp('setosa',species));
idx2 = find(strcmp('versicolor',species));
idx3 = find(strcmp('virginica',species));

3. 随机打乱每个类别的索引：

rand_idx1 = randperm(length(idx1));
rand_idx2 = randperm(length(idx2));
rand_idx3 = randperm(length(idx3));

4. 选择前40个索引并合并：

rand_idx = [idx1(rand_idx1(1:40)), idx2(rand_idx2(1:40)), idx3(rand_idx3(1:40))];

5. 获取随机选择的样本：

random_samples = meas(rand_idx,:);

这样，`random_samples` 将包含120个样本，每个类别40个。注意，这种方法假定每个类别有足够的样本来选择40个。如果某个类别的样本数量少于40，则需要相应地调整步骤3和4中的数字。