sample_discrete函数matlab

在 Matlab 中，可以使用 `randsample` 函数来实现从离散分布中抽样的功能。该函数的语法如下：

s = randsample(values, n, replace, weights)

其中，`values` 是一个向量，表示离散分布的取值；`n` 表示要抽取的样本数量；`replace` 是一个布尔值，表示是否允许重复抽样；`weights` 是一个向量，表示每个取值对应的权重。如果不指定 `weights`，则默认每个取值的权重都为 1。

例如，假设我们有一个离散分布，包含三个取值 {1, 2, 3}，对应的概率分别为 {0.3, 0.5, 0.2}。那么可以使用以下代码进行抽样：

values = [1, 2, 3];
weights = [0.3, 0.5, 0.2];
n = 10;
s = randsample(values, n, true, weights);

上述代码中，`true` 表示允许重复抽样，`s` 将是一个长度为 10 的向量，表示抽取的 10 个样本。可以通过 `histcounts` 函数来统计样本的分布情况：

histcounts(s, [1, 2, 3, 4])

该函数返回一个向量，表示每个取值的出现次数。例如，上述代码的输出可能为：

ans =
     3     5     2

表示样本中有 3 个 1，5 个 2，2 个 3。

相关问题

matlab s函数的模板

function [sys,x0,str,ts] = myfun(t,x,u,flag)

switch flag

case 0 % Initialization
sizes = simsizes; % Get the simulation sizes
sizes.NumContStates = 0; % Number of continuous states
sizes.NumDiscStates = 0; % Number of discrete states
sizes.NumOutputs = 1; % Number of outputs
sizes.NumInputs = 1; % Number of inputs
sizes.DirFeedthrough = 0; % Direct feedthrough flag
sizes.NumSampleTimes = 1; % Number of sample times
sys = simsizes(sizes); % Return simulation sizes

x0 = []; % Initialize the initial states
str = []; % Initialize the state ordering string
ts = [0 0]; % Initialize the sample times

case 1 % Derivatives
sys = [];

case 2 % Discrete states
sys = [];

case 3 % Outputs
sys = u; % Return the output

case 4 % Update
sys = [];

case 9 % Terminate
sys = [];

otherwise
error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);
end
end

matlab的jtree函数诊断整个贝叶斯网络代码

MATLAB中的jtree函数可以用来进行贝叶斯网络的诊断，以下是一个简单的示例代码：

% 定义节点
node_names = {'A', 'B', 'C', 'D'};
dag = zeros(4);
dag(1,2) = 1; % A -> B
dag(1,3) = 1; % A -> C
dag(2,4) = 1; % B -> D
discrete_nodes = [1 2 3 4];
node_sizes = [2 2 2 2];

% 生成随机数据
N = 1000;
data = sample_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes, 'N', N);

% 创建贝叶斯网络对象
bnet = mk_bnet(dag, node_sizes, 'discrete', discrete_nodes);

% 训练网络
bnet = learn_params(bnet, data);

% 使用jtree函数进行诊断
engine = jtree_inf_engine(bnet);
evidence = cell(1,4);
evidence{1} = 1; % A=1
[engine, loglik] = enter_evidence(engine, evidence);
marg = marginal_nodes(engine, 4);
disp(marg.T);

在这个示例代码中，我们首先定义了一个4个节点的贝叶斯网络，然后根据网络结构生成了随机数据，并使用learn_params函数对网络进行训练。

接着，我们创建了一个jtree推理引擎对象，并利用enter_evidence函数输入证据，即A=1。最后，使用marginal_nodes函数计算节点D的边缘概率分布，并输出结果。

这个示例代码只是一个简单的演示，实际上在诊断贝叶斯网络时，需要考虑更多的因素，例如解决概率图模型中的缺失数据、处理连续型节点等。