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
时间: 2024-02-06 12:10:56 浏览: 28
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:
```matlab
% 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]
[ .reference_list ]
MATLAB用for循环计算两个矩阵每列的双样本t检测
可以使用以下代码实现:
```matlab
% 生成两个矩阵
A = rand(100, 10);
B = rand(100, 10);
% 计算每列的均值和标准差
meanA = mean(A);
stdA = std(A);
meanB = mean(B);
stdB = std(B);
% 初始化t值矩阵
tValues = zeros(1, size(A, 2));
% 循环计算每列的t值
for i = 1:size(A, 2)
tValues(i) = (meanA(i) - meanB(i)) / sqrt((stdA(i)^2/size(A, 1)) + (stdB(i)^2/size(B, 1)));
end
% 输出t值矩阵
disp(tValues);
```
其中,`rand(100, 10)`表示生成一个100行10列的随机矩阵,`mean`和`std`分别计算矩阵的均值和标准差,`size`获取矩阵的行数和列数,`zeros`初始化t值矩阵,`sqrt`计算平方根,最终将t值矩阵输出。
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