matlab不等概率无放回的抽样（按权重抽样）

在MATLAB中，无放回的抽样是指每次抽取样本后不再将其放回原集合，而是在剩余样本中进行下一次抽取。当涉及到不等概率抽样，即每个元素被抽中的概率与其自身的一个权重关联时，我们可以使用`randi`函数结合权重来进行抽样。

对于按权重的不等概率无放回抽样，一种常见方法是使用“累积分布函数”（Cumulative Distribution Function, CDF）。这里是一个简单的步骤：

1. **创建权重向量**：首先，定义一个数组，其中包含每个样本的权重。例如，如果有一个向量`weights`表示每个元素的概率，则应该确保所有权重之和为1。

weights = [0.3; 0.2; 0.5; 0.05]; % 假设我们有四个元素，它们的概率分别为0.3, 0.2, 0.5 和 0.05

2. **计算累积概率**：对权重进行累加得到累积概率数组`cum_weights`。

cum_weights = cumsum(weights);

3. **生成随机数并找到对应的索引**：生成一个0到1之间的均匀随机数`u`，然后用`interp1`或`bsxfun`查找该随机数对应于`cum_weights`的索引位置。

u = rand(1); % 生成一个随机数
index = find(cum_weights >= u, 1, 'last'); % 找到大于等于u的最小累积权重索引

4. **获取抽样结果**：根据索引从原始数据集中抽取出样本。

sample = data(index); % 'data'是你要抽样的数组，索引就是抽中的样本