拉丁超立方抽样MATLAB代码

以下是一个简单的拉丁超立方抽样的MATLAB代码示例：

function [lhs] = latin_hypercube(n, p)
% LHS生成拉丁超立方抽样矩阵
% n是样本数量，p是变量数量
% lhs是一个n-by-p矩阵，每一列包含0到1之间的n个值

% 生成[0,1]之间的初始抽样
lhs0 = rand(n,p);

% 将每一列分成n等分，得到n个随机值
% 然后将每个随机值分配到每个等分
% 得到每一列的拉丁超立方抽样矩阵
lhs = zeros(n,p);
for j = 1:p
    idx = randperm(n);
    edges = [0:1/n:1];
    edges = edges(idx);
    for i = 1:n
        lhs(i,j) = lhs0(i,j) + (edges(i+1)-edges(i))/n*rand;
    end
end

使用方法：

n = 100; % 样本数量
p = 3;   % 变量数量
lhs = latin_hypercube(n, p); % 生成拉丁超立方抽样矩阵

该代码生成一个n-by-p的矩阵，每一列包含0到1之间的n个值，且每个值在该列的拉丁超立方抽样矩阵中出现恰好一次。

相关问题

拉丁超立方抽样matlab代码

拉丁超立方抽样（LHS）是一种多维随机抽样方法，其可用于生成样本集，并尽量保证所有维度的样本均匀分布。在MATLAB中，可以使用以下代码进行LHS抽样：

1. 首先，需要定义样本维度（dimensions）和样本数目（sample_size）。

dimensions = 5;

sample_size = 20;

2. 然后，使用lhsdesign函数生成LHS样本矩阵。

lhs_sample = lhsdesign(sample_size, dimensions, 'criterion', 'correlation');

3. 可以通过将lhs_sample乘以样本范围，再加上样本下限，来计算抽样结果。

sample_range = repmat([10; 20; 30; 40; 50], 1, sample_size);

sample_lower_limits = repmat([0; 10; 20; 30; 40], 1, sample_size);

sample_results = (lhs_sample .* sample_range) + sample_lower_limits;

以上代码生成了一个由20行5列的LHS样本矩阵，样本范围为（10,20,30,40,50），样本下限为（0,10,20,30,40）。最终的抽样结果存储在sample_results中。

拉丁超立方抽样是一种广泛应用于工程、科学和统计学领域的抽样方法。通过使用MATLAB中的lhsdesign函数，可以轻松地生成LHS样本矩阵，并进一步分析样本分布情况，以支持决策制定和模型验证。

拉丁超立方抽样matlab代码csdn

拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling，简称LHS）是一种多维采样方法，能够在多维空间中均匀地分布样本点。下面是一个简单的使用MATLAB编写的拉丁超立方抽样代码：

% 拉丁超立方抽样
function [lhs] = latin_hypercube_sampling(n, dim)
    lhs = zeros(n, dim);
    
    % 对每一维进行抽样
    for i = 1:dim
        interval = 1/n;
        samples = uniform_random_samples(n);
        
        % 生成拉丁超立方抽样
        for j = 1:n
            lhs(j, i) = (samples(j) + (j - 1)) * interval;
        end
        
        % 随机打乱每一列样本点的顺序
        lhs(:, i) = lhs(randperm(n), i);
    end
end

% 生成均匀随机数样本
function [samples] = uniform_random_samples(n)
    samples = rand(n, 1);
end

在这段代码中，我们首先定义了一个函数`latin_hypercube_sampling`来进行拉丁超立方抽样。输入参数`n`表示样本点的个数，`dim`表示样本点的维度。函数内部通过调用`uniform_random_samples`函数生成每一维的均匀随机数样本，并根据抽样规则生成拉丁超立方抽样。最后，使用`randperm`函数对每一列样本点的顺序进行随机打乱，以避免产生相关性。

使用该代码，你可以调用`latin_hypercube_sampling`函数来进行拉丁超立方抽样，并传入相应的参数。返回的结果是一个大小为n×dim的矩阵，其中每行表示一个样本点。