matlab - Matlab如何从数据集中选择随机样本

Question

可能重复：
如何从 MATLAB 中的 N 个点中随机选择 k 个点？

假设我有一个包含 10,000 行数据的数据集。创建包含 1,000 个随机选择的行的子集的最佳方法是什么？

Answer 1

您可以使用 randperm 完成此任务：

无需更换的采样：

nRows = 10000; % number of rows
nSample = 1000; % number of samples

rndIDX = randperm(nRows); 

newSample = data(rndIDX(1:nSample), :); 

带替换取样：

nRows = 10000; % number of rows
nSample = 1000; % number of samples

rndIDX = randi(nRows, nSample, 1); 

newSample = data(rndIDX, :); 

Answer 2

randperm与行数结合使用。如果x是你的矩阵：

nrows = size(x,1);
nrand = 1000; % Choose 1000 rows
assert(nrand<=nrows, 'You cannot choose more rows than exist in the matrix');
rand_rows = randperm(nrows, nrand);
xx = x(rand_rows,:);  % Select the random rows from x

Answer 3

如果你有统计工具箱 R2012+，你可以使用datasample。

subset = datasample(data,1000)

subset将是由 1000 个样本组成的随机选择的数据子集。

要在不更换的情况下进行采样，请使用：

subset = datasample(data,1000,'Replace',false)

如果您有旧版本的工具箱，您可以使用randsample：

rndIdx = randsample(size(data,1),1000,true); % with replacement
subset = samples(rndIdx(1:1000), :);

rndIdx = randsample(size(data,1),1000,false); % without replacement
subset = samples(rndIdx(1:1000), :);

但是使用 randsample 或多或少与 H.Muster 的答案相同（我认为这是最好的，因为它不需要任何工具箱）。

注意：有关带替换采样与不带替换采样之间差异的更多信息，请参阅此页面。

Answer 4

不确定到目前为止您是否编写了任何代码。以下mathworks链接显示了随机抽样的示例。看看它的想法。

这里还有一个来自统计工具箱的带有 randsample 的代码。只是一个逻辑，您可能必须相应地调整它。

N 行的矩阵 m 从 m 中抽取 n 行的随机样本

Sample = m(randsample(1:N,n),:)

randsample(1:N,n)

上面的结果是从 1 到 N 的 n 个随机整数序列。