用matlab随机选择10个数据作为检验样本，其余数据作为训练样本

可以使用matlab的randperm函数来随机选择数据。假设你有n个数据，首先可以生成一个长度为n的随机排列，然后前10个数据作为检验样本，剩下的作为训练样本。具体代码如下：

% 假设你有n个数据，数据存储在一个n行m列的矩阵中，其中每行表示一个数据
n = size(data, 1);

% 生成随机排列
perm = randperm(n);

% 前10个数据作为检验样本，剩下的作为训练样本
test_data = data(perm(1:10), :);
train_data = data(perm(11:end), :);

其中，data是你的数据矩阵，m表示每个数据的维度。test_data和train_data分别是选出的检验样本和训练样本。

相关问题

MATLAB实现1、用多层前向网络的BP算法拟合下列函数 要求：1）设计网络结构，给出层数、各层神经元数； 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集； 3）用训练集训练网络，训练目标误差为10^(-4)，并显示训练误差曲线； 4）用测试集检验训练结果，给出测试集样本的平均拟合误差（测试样本集上网络预测值与真实值之差的绝对值的平均值），并在同一坐标系下显示原始曲线、训练样本、测试样本和网络拟合结果。

这是一个比较复杂的问题，需要一定的代码实现和数据处理。这里给出一个简单的实现思路，希望能对你有所帮助。

首先，我们需要设计一个多层前向网络的结构，可以使用MATLAB自带的神经网络工具箱中的函数来实现。在这里，我们可以使用 feedforwardnet 函数来创建一个前向神经网络，并指定网络的层数和每层神经元的数量。例如，我们可以创建一个包含两个隐藏层，每层有10个神经元的网络，代码如下：

net = feedforwardnet([10 10]);

接下来，我们需要准备训练数据和测试数据。可以使用 MATLAB 自带的数据集或者自己制作数据集。为了方便起见，这里我们制作一个简单的数据集。我们生成一个 x 值范围在 0 到 1 之间的向量，然后计算对应的 y 值。在这里，我们使用一个简单的函数 y=sin(2*pi*x) 来生成数据。然后，我们随机选择一部分数据作为训练数据，另外一部分数据作为测试数据。代码如下：

x = linspace(0, 1, 100);
y = sin(2*pi*x);

trainIdx = randperm(100, 80);
testIdx = setdiff(1:100, trainIdx);

trainX = x(trainIdx);
trainY = y(trainIdx);
testX = x(testIdx);
testY = y(testIdx);

现在，我们可以开始训练网络了。我们可以使用 train 函数来训练网络，并指定训练目标误差。同时，我们可以使用 plot 函数来绘制训练误差曲线。代码如下：

net = train(net, trainX, trainY);
view(net);

trainYhat = net(trainX);
trainError = gsubtract(trainY, trainYhat);
trainPerf = perform(net, trainY, trainYhat);
fprintf('Training Error: %.4f\n', trainPerf);

figure;
plot(trainError);
xlabel('Sample');
ylabel('Error');
title('Training Error');

最后，我们可以使用测试数据来检验网络的拟合效果，并计算测试误差。我们可以使用 sim 函数来计算网络的输出，并使用 plot 函数将原始曲线、训练样本、测试样本和网络拟合结果绘制在同一坐标系下。代码如下：

testYhat = net(testX);
testError = gsubtract(testY, testYhat);
testPerf = mean(abs(testError));
fprintf('Testing Error: %.4f\n', testPerf);

figure;
plot(x, y, 'k-');
hold on;
plot(trainX, trainY, 'ro');
plot(testX, testY, 'bo');
plot(x, net(x), 'r-');
legend('Original', 'Training', 'Testing', 'Fitting');
title(sprintf('Testing Error: %.4f', testPerf));

这样，我们就完成了用多层前向网络的BP算法拟合函数的实现。当然，这只是一个简单的实现，实际操作中需要更加细致和复杂的处理。

matlab扩大数据的样本量

回答: 要在Matlab中扩大数据的样本量，你可以使用Bootstrap Toolbox中的函数。Bootstrap Toolbox是一套由Matlab函数组成的工具箱，包括重采样、假设检验和置信区间估计等过程。每个函数都有帮助文档，你可以参考Bootstrap Reference Manual了解详细信息。此外，你还可以查阅CRC出版的Computational Statistics Handbook with MATLAB®，其中有关于Bootstrap和Jackknife方法的详细介绍以及实施代码等细节。请确保你的Matlab版本在5.0或更高，并且安装了Statistical Matlab Toolbox，版本为2.1.0或更高。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Bootstrap是通过随机模拟扩充小样本的方法](https://blog.csdn.net/stereohomology/article/details/50857950)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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