有放回地随机抽取matlab
时间: 2023-08-22 19:04:37 浏览: 39
如果您想要有放回地随机抽取数字,即允许重复抽取,您可以使用MATLAB的`randi`函数。`randi`函数可以生成指定范围内的随机整数。
以下是一个示例代码:
```matlab
n = 10; % 随机数的范围
k = 5; % 随机数的个数
randNums = randi(n, 1, k);
disp(randNums);
```
在上述示例中,我们使用`randi`函数生成了5个范围在1到10之间的随机整数,允许重复抽取。您可以根据需要调整`n`和`k`的值来生成不同范围和数量的随机数。
相关问题
matlab不放回随机抽取
在 MATLAB 中,可以使用`randperm`函数实现不放的随机抽取。该函数可以生成指范围内的随机整数序列,每个整数只出现一次。
下是一个示例代码,演示如何使用`randperm`函数进行不放回的随机抽取:
```matlab
% 假设一个向量 vec 存储了数据
vec = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
% 随机抽取 5 个数据,不放回
k = 5;
indices = randperm(vec), k);
selectedData = vec(indices);
```
在上面的示例中,`vec`是待抽取的向量,`k`表示需要抽取的数据个数。`randperm(length(vec), k)`生成了一个长度为`k`的随机整数序列,然后使用这个序列作为索引来提取对应位置的数据。
注意,如果`k`的值大于`vec`的长度,则会出现错误。
如何使用matlab从原始训练集S中应用bootstrap法有放回的随机抽取N个数据集,产生N颗决策树
使用Matlab进行自助法有放回的随机抽取N个数据集并生成N颗决策树的具体步骤如下:
1. 导入原始训练集S,假设训练集大小为m。
2. 确定自助采样的数量N。
3. 对于每棵决策树,随机从训练集S中抽取m个样本,有放回地放回到训练集中,形成一个新的训练集S'。
4. 使用S'训练一棵决策树模型。
5. 重复步骤3和4,直到生成N棵决策树模型。
以下是一个Matlab代码示例:
```matlab
% 导入原始训练集S
load('data.mat');
% 确定自助采样的数量N
N = 10;
% 生成N颗决策树
for i = 1:N
% 随机从训练集S中抽取m个样本
idx = randi([1,size(S,1)],size(S,1),1);
S_bootstrap = S(idx,:);
% 使用S_bootstrap训练一棵决策树模型
tree = fitctree(S_bootstrap(:,1:end-1),S_bootstrap(:,end));
% 将生成的决策树加入集合中
trees{i} = tree;
end
```