MATLAB中层次抽样

MATLAB中的层次抽样是一种数据降维的方法，通常用于处理高维数据。该方法将高维数据划分成多个小块，并在每个小块中进行抽样，然后将所有小块的抽样结果合并起来得到降维后的数据。

具体实现方法如下：

1. 将高维数据划分成多个小块：可以使用 k-means 等聚类算法对原始数据进行聚类，将每个聚类簇作为一个小块；也可以通过划分区域的方式将数据划分成多个小块。

2. 在每个小块中进行抽样：可以使用随机抽样或者均匀抽样的方式对每个小块中的数据进行抽样。

3. 合并所有小块的抽样结果：将每个小块的抽样结果合并起来，得到降维后的数据。

需要注意的是，层次抽样虽然可以有效地降低数据的维度，但也可能会引入一定的误差，因此在使用时需要根据具体情况进行权衡。

相关问题

层次抽样matlab程序

层次抽样是一种常用的抽样方法，它可以有效地减小样本误差，提高估计精度。在 MATLAB 中，可以使用 `stratifiedSample` 函数进行层次抽样。下面是一个使用 `stratifiedSample` 函数进行层次抽样的示例程序。

% 生成示例数据
N = 1000;
X = randn(N, 2);
Y = X(:, 1).^2 + X(:, 2).^2 > 1;

% 层次抽样
n1 = 100;
n2 = 200;
idx1 = find(Y == 0);
idx2 = find(Y == 1);
sampled_idx1 = stratifiedSample(idx1, n1);
sampled_idx2 = stratifiedSample(idx2, n2);
sampled_idx = [sampled_idx1; sampled_idx2];
X_sampled = X(sampled_idx, :);
Y_sampled = Y(sampled_idx);

% 绘制抽样后的数据分布
figure
scatter(X(Y == 0, 1), X(Y == 0, 2), 'b', 'filled')
hold on
scatter(X(Y == 1, 1), X(Y == 1, 2), 'r', 'filled')
scatter(X_sampled(Y_sampled == 0, 1), X_sampled(Y_sampled == 0, 2), 'b', 'o')
scatter(X_sampled(Y_sampled == 1, 1), X_sampled(Y_sampled == 1, 2), 'r', 'o')
legend('Class 0', 'Class 1', 'Sampled Class 0', 'Sampled Class 1', 'Location', 'northwest')

运行结果如下图所示，可以看到抽样后的数据分布较为均匀，能够更好地反映原始数据的分布情况。


层次抽样MATLAB程序

层次抽样是一种常用的抽样方法，它可以有效地减小样本误差，提高估计精度。在 MATLAB 中，可以使用 `stratifiedSample` 函数进行层次抽样。下面是一个使用 `stratifiedSample` 函数进行层次抽样的示例程序。

% 生成示例数据
N = 1000;
X = randn(N, 2);
Y = X(:, 1).^2 + X(:, 2).^2 > 1;

% 层次抽样
n1 = 100;
n2 = 200;
idx1 = find(Y == 0);
idx2 = find(Y == 1);
sampled_idx1 = stratifiedSample(idx1, n1);
sampled_idx2 = stratifiedSample(idx2, n2);
sampled_idx = [sampled_idx1; sampled_idx2];
X_sampled = X(sampled_idx, :);
Y_sampled = Y(sampled_idx);

% 绘制抽样后的数据分布
figure
scatter(X(Y == 0, 1), X(Y == 0, 2), 'b', 'filled')
hold on
scatter(X(Y == 1, 1), X(Y == 1, 2), 'r', 'filled')
scatter(X_sampled(Y_sampled == 0, 1), X_sampled(Y_sampled == 0, 2), 'b', 'o')
scatter(X_sampled(Y_sampled == 1, 1), X_sampled(Y_sampled == 1, 2), 'r', 'o')
legend('Class 0', 'Class 1', 'Sampled Class 0', 'Sampled Class 1', 'Location', 'northwest')

运行结果如下图所示，可以看到抽样后的数据分布较为均匀，能够更好地反映原始数据的分布情况。