s = rng; r = rand(1,5) % 将随机数生成器的状态恢复为 s，然后创建一个由随机数组成的新 1×5 向量。值与之前相同。 rng(s); r1 = rand(1,5)在matlab中什么意思，mu = 1; sigma = 5; X_unirand= rand(1,5) X_norm_rand = norminv(X_unirand,mu,sigma);在matlab中什么意思

第一个问题的代码使用了Matlab中的随机数生成器。首先使用了`rng`函数来保存当前状态，并将其赋值给变量`s`。然后使用`rand`函数生成一个由5个随机数构成的向量`r`。接着再次使用`rng`函数将状态恢复为之前保存的状态`s`，然后使用`rand`函数再次生成一个由5个随机数构成的向量`r1`。由于随机数生成器的状态被恢复了，因此生成的随机数向量`r1`的值应该与之前生成的随机数向量`r`完全相同。

第二个问题的代码使用了Matlab中的随机数生成函数和正态分布函数。首先使用了`rand`函数生成了一个由5个均匀分布的随机数构成的向量`X_unirand`。然后使用`norminv`函数将这些随机数转换为服从均值为1，标准差为5的正态分布的随机数。`norminv`函数的第一个参数是一个向量，表示随机数的累积分布函数值（即概率），第二个参数和第三个参数分别表示所需的正态分布的均值和标准差。函数将返回一个向量`X_norm_rand`，其中每个元素都是服从均值为1，标准差为5的正态分布的随机数。

相关问题

function Selected_Data_Index = BPLSH(Data,M,L,W) %----------Data Reduction----------% %Normalizing the data between 0 and 1 maximum = max(Data(:,1:end-1)); %找出Data第一列到倒数第二列，每一列元素的最大值 minimum = min(Data(:,1:end-1)); maxmin = maximum-minimum; maxmin(maxmin==0) = 1; Data(:,1:end-1) = (Data(:,1:end-1) - minimum)./maxmin; % ./ 一一对应相除 %将Data 第一列 到 倒数第二列所有行的元素赋值 Dimension = size(Data(:,1:end-1),2); % Number of features M; % Number of hash functions in each table L; % Number of hash tables W; % Bucket size %s = rng; %Reset Random Number Generator 重置随机数生成器 a = normrnd(0,1, [M*L , Dimension]); %生成M*L?Dimension的随机矩阵，每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机生成 %# Generate a in floor((ax+b)/W) b = W.*rand(M*L,1); % Generate b in floor((ax+b)/W) %生成M*L行1列伪随机数 % Calculating the buckets of samples % disp('Bucket Assigning'); Bucket_Index_Decimal_All = int32(zeros(L,size(Data(:,1:end-1),1))); 解释一下

该函数的功能是进行数据降维，使用了基于局部敏感哈希（BPLSH）的方法。

下面是对函数中代码的解释：

1. 对数据进行归一化，将所有特征值缩放到0和1之间。

2. 定义了三个参数：M表示每个哈希表中的哈希函数数量，L表示哈希表数量，W表示哈希桶大小。

3. 生成随机数矩阵a和b，用于哈希函数的计算。其中a是一个M*L行，每行包含Dimension个元素的矩阵，每个元素都是从均值为0，标准差为1的正态分布中随机生成的。b是一个M*L行，每行只有一个元素，这个元素是从0到W之间的随机整数。

4. 计算数据样本的哈希桶索引。对于每个样本，使用M个哈希函数将其映射到M个哈希桶中，并将这M个哈希桶的索引值连接起来作为该样本在一个哈希表中的索引。最终得到一个L行，每行包含所有样本在该哈希表中的索引值的向量。这个向量中的每个元素是一个十进制整数，表示样本在对应哈希桶中的索引。

5. 将所有样本在L个哈希表中的哈希桶索引值合并，得到一个L*实例数的矩阵Bucket_Index_Decimal_All。其中每一列是一个实例在L个哈希表中的哈希桶索引值。

6. 返回Bucket_Index_Decimal_All。

rand生成随机数的烦恼为

rand生成随机数的烦恼可能是因为在使用rand函数时没有设置合适的种子，导致每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的。为了解决这个问题，可以使用srand函数来设置一个不同的种子，例如使用当前时间作为种子，可以通过srand(time(NULL))来实现。这样每次运行程序时，种子都会不同，从而生成不同的随机数序列。另外，还可以使用其他随机数相关的函数，如randu、randn和randShuffle，来生成不同分布的随机数或打乱矩阵元素。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [随机数产生器RNG](https://blog.csdn.net/mingzhentanwo/article/details/46292273)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [在C语言中如何产生随机数](https://blog.csdn.net/daijingxin/article/details/51767069)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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