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  • 为了测试 al 模型,使用真实数据从较大的数据集中挑选较小的样本会很有用。 另一个应用程序可能是决定随机样本应该有多小,以查看过程是否有效。
  • 给图形打上网格线, ++++++++++++++++++++++++++ matlab的基本功能就是矩阵的运算,像函数lsim的功能如果不知道,在command窗口键入help lsim,就可查阅,如果没有结果,就是用户定义的函数,好在matlab一般都可以...

    (1)num=[2547];

    表示将2547作为一个1×1的矩阵赋值给变量num,如果没有特别的需要应该写成num=2547

    den=[1,2005];

    [1,2005]是表示一个一行两列的矩阵,说它是行向量也可以

    g=tf(num,den);

    tf是表示函数,输入为num,den,输出是g,tf的具体内容要找到函数才能知道

    phai=feedback(g,1);

    道理同上,好像是求相位

    num=[571.2];

    den=[1,0];

    gc=tf(num,den);

    ggc=gc*g;

    有上面可知,gc,g一定是不是向量,否则gc*g的语法就有错误,它一定是矩阵,

    phaic=feedback(ggc,1);

    获得反馈的相位

    bode(ggc);

    画伯德图

    grid on;

    给图形打上网格线,不打网格线的命令是grid off;

    (2)num=conv([800],[1/40 1]);

    [800]表示1×1矩阵,[1/40 1]表示1×2矩阵。conv是函数,具体功能要找到conv的代码或者帮助

    den=conv([1 0],conv([1/3/pi 1],[1/1000 1]));

    同理

    a=tf(num,den);

    phaic=feedback(a,1);

    或者相位

    t=0:0.01:3;

    在0到3之间,以0.01为增量或者步长,产生一个时间序列,这在matlab时间上是一个行向量,

    u=pi/6*sin(3*pi*t);

    pi是matlab的内部变量,为3.14159265....,注意t是向量,产生的u也是向量,在其他的语言中,这样的功能要用一个循环来实现。

    lsim(phaic,u,t);

    要查阅lsim的功能。

    grid on;

    给图形打上网格线,

    ++++++++++++++++++++++++++

    matlab的基本功能就是矩阵的运算,像函数lsim的功能如果不知道,在command窗口键入help lsim,就可查阅,如果没有结果,就是用户定义的函数,好在matlab一般都可以看到源代码。

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  • 将10行数据随机划分为5份,将其中1份作为测试集,另4份作为训练集 1. 随机生成10维1:5等数量随机数 m = 10; k=5; data = [1;2;3;4;5;6;7;8;9;10]; indices = crossvalind('Kfold',m,k) output indices = 10×1 1 ...

    将10行数据随机划分为5份,将其中1份作为测试集,另4份作为训练集

    1. 随机生成10维1:5等数量随机数

    m = 10;
    k=5;
    data = [1;2;3;4;5;6;7;8;9;10];
    indices = crossvalind('Kfold',m,k)
    

    output

    indices = 10×1
         1
         2
         1
         3
         2
         4
         5
         5
         4
         3
    

    2.按标签indices划分数据,生成五次测试集及训练集(1比4)

    for i = 1:5
        testIndic = (indices == i);
        trainIndic = ~testIndic;
        testData = data(testIndic,:)
        trainData = data(trainIndic,:)
    end
    

    output

    testData = 2×1
         1
         3
    trainData = 8×1
         2
         4
         5
         6
         7
         8
         9
        10
    testData = 2×1
         2
         5
    trainData = 8×1
         1
         3
         4
         6
         7
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         9
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    testData = 2×1
         4
        10
    trainData = 8×1
         1
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         6
         7
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    testData = 2×1
         6
         9
    trainData = 8×1
         1
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         8
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    testData = 2×1
         7
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    trainData = 8×1
         1
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  • 假设你原来的数据存在变量a中如果,你想从a中随机抽取固定N个数c=randperm(numel(a));b=a(c(1:N));b就是从a中随机抽取的N个数(N应该小于a中元素的总个数)numel(a)获得原来a中元素的个数 c=randperm(numel(a)); 得到...

    假设你原来的数据存在变量a中

    如果,你想从a中随机抽取固定N个数

    c=randperm(numel(a));

    b=a(c(1:N));

    b就是从a中随机抽取的N个数(N应该小于a中元素的总个数)

    numel(a)获得原来a中元素的个数 c=randperm(numel(a)); 得到一个由1到numel(a))个自然数组成的随机乱序数列 加入a中有100个元素,那么运行完c=randperm(numel(a));之后 c就是一个由1到100的自然数组成的数组,但是顺序是随机打乱的 c(1:N)取c的前N个数 假设N=20,那么 c(1:N)就是c数列中前20个数 b=a(c(1:N)); 就是从原来的数组a中根据c(1:N)提取数据存到b中 因为c(1:N)有20个数,所以最终b会有20个数 但是由于c中的20个数是1到100中其中随机的20个数 所以b中的20个数,就是从a中的随机抽取的20个数

    原文:https://www.cnblogs.com/liuyang1995/p/9792084.html

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  • A=[1 2;3 4;2 3;4 5;6 2;3 1];%example; [M,N]=size(A); %读取矩阵行列数;...%随机排列生成index; B=A(idx(1:num),:);%根据index选取1/3的A集为B集; C=A(idx(num+1:M),:);%保存剩余的数据为C集; ...
    A=[1 2;3 4;2 3;4 5;6 2;3 1];%example;
    [M,N]=size(A); %读取矩阵行列数;
    num = round(M*(1/3)); % 取A的1/3行作为训练集,round为四舍五入取整;
    [~,idx]=sort(rand(M,1));%随机排列生成index;
    B=A(idx(1:num),:);%根据index选取1/3的A集为B集;
    C=A(idx(num+1:M),:);%保存剩余的数据为C集;

     

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  • bp分类 包含数据集,训练数据测试数据matlab,用于bp神经网络分类问题
  • 该次实现随机选取500组数据作为训练集,剩余69组作为测试集。 包括科罗拉多大学博尔德分校Abhishek Jaiantilal 开发的randomforest-matlab开源工具箱(下载地址 ,其复现代码见 main.m 函数。 调用格式为: model = ...
  • 程序实现设数据存放于向量a中,需要重复n次简单随机采样,程序及说明如下:m=length(a); %dimensionidx= ceil(m*rand(1,n)) ; %generate n random index between 1 and mb = a(idx) ; % sampling2。自带函数...
  • NeedData=data(randi(a,1,b),:);% data是原始数据,randi(a,1,b)是从data数据库的前a行抽取b行的随机样本,并保存在Need Data数据库中。
  • 上例根据RGB颜色,来实现不同颜色曲线的组合,考虑到matlab画图中,颜色分量是以1/255的步长变化的,但是相邻颜色过于接近,因此我们可以选取rand随机数的形式,来实现颜色的随机变化;延伸:MATLAB有一个叫颜色映象的数据...
  • %% 把输入数据随机分为训练和测试样本 % 输入参数: % input : 原始矩阵,默认使用行作为一个样本 % proportion: 训练样本比重 % 输出参数: % train:训练数据 % test:测试数据 rows=size(input,1); %spli...
  • 数据集中随机抽取样本函数 1. 数据集是数组时 >> aa = 1:10; bb = datasample(aa, 1) 结果 % 随机抽取数组的任意一元素 bb = 1 2 . 数据集是矩阵时 >> aa = [[1,2,3];[4,5,6]]; bb = datasample...
  • MATLAB 随机产生训练集和测试集

    万次阅读 2018-07-31 17:03:48
    MATLAB 随机产生训练集和测试集 MATLAB 随机产生训练集和测试集 函数名:randperm 语法 说明 示例 矩阵随机产生示例 函数名:randperm 随机置换 语法 p = randperm(n) p = randperm(n,k) 说明 ...
  • 代码为从一个已知矩阵中随机选取n列生成一个包含原数据的子矩阵
  • MATLAB随机模拟

    千次阅读 2020-05-11 23:48:34
    随机数的产生 常用函数 A=rand(m,n); %生成m*n随机数矩阵,每个元素的选取服从[0,1]上的平均分布 ... %生成m*n随机数矩阵,每个元素是1和nmax之间的随机选取的正整数 D=randi([a,b],m,n); %m*n随机数矩阵,每个元
  • Matlab随机划分训练集和测试集

    千次阅读 2020-12-30 09:15:22
    %导入数据集clear;clc;load wine_SVM; %数据集为wine,数据集标签为wine_labelsData = wine; %对数据集实例化num_test = 78; %设置测试集样本数为78,训练集样本为100[ndata, D] = size(Data); %ndata表示数据集样本...
  • 你好 我想从q1这个矩阵里每次取出不同的项,我这样写的话可能会得到重复的值,这个可以怎么解决 S_1= unidrnd(30); q1= randperm(30,S_1); for i =1:numel(q1) R=1:3; random_num1 = R(randperm(numel(R),1));...
  • Matlab在一个集合中随机取数

    千次阅读 2021-04-18 05:14:28
    function 'randperm', ...matlab生成随机数据matlab本身提供很多的函数来生成各种各样的随机数据:normrnd 可以生成一定均值和标准差的正态分布gamrnd 可以生成gamma分布的伪随机数矩阵chi2rnd 可以生成卡方分布的伪...
  • 定理 n维随机变量X服从正态分布N(u,B),若m维随机变量Y是X的线性变换,即Y=XC,其中C是n×m阶矩阵,则Y服从m维正态分布N(uC,C'BC)。 根据这条定理,我们可以通过一个线性变换C把协方差矩阵为I的n维正态样本变为...
  • 问题:数组a,长度为n,要求以等概率随机从a中选出m个元素(各元素不能来自相同位置) 解答: 用randperm函数。rand_index = randperm(n);%将序号随机排列 draw_rand_index = rand_index(1:m);%取出前m个序号 b = a...
  • [Matlab] Matlab如何生成1到2000的随机序列 当我们得到了n矩阵(1*2000)的1到2000 的随机序列,才能利用已有的随机数排序生成相应的随机样本。 input_train=input(n(1:1500),:)'; output_train=output(n(1:1500)...
  • matlab之在一个向量里随机挑选

    千次阅读 2020-05-12 11:18:57
    有时候要做simulation, 在一个向量里随机挑选元素. 比如我们有一个向量a, 每次要随机挑选里面的两个, 挑1000次, 那么就可以使用 out = randsrc(1000,2,a); out就是一个1000*2的矩阵, 没一行都是从a中随机挑选的两个...
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  • 答:rand(49)得到的是49x49的0~1的随机矩阵。答:x=[10 20 30]; x(randi(length(x))); 其中randi(length(x)) 生成从1~(x的长度)这几个自然数中随即的一个数 让这个数作为下标,就可以从x中随即选取一个数 x(randi...
  • 随机森林算法Matlab实现

    万次阅读 多人点赞 2019-05-25 18:26:32
    随机森林算法Matlab实现随机森林算法Matlab实现计算当前自身gini系数求最优划分点及其gini系数对data中按decision属性值从小到大排列生成结点生成随机采样样本数据生成决策树评价函数随机森林样本决策函数正确率计算...
  • Matlab 从一个向量中随机选出n个元素

    千次阅读 2020-01-05 14:30:13
    从a向量中随机选取n个元素 b=a(randperm(numel(a),n));
  • 回复悟得:时间序列(从左到右)3.1 3.3 3.1 2.6 4.4 3.6 3.6 1.8 2 1 2.9 4.5 0.6 1.1 1.2 3.9 3.7 2....
  • 具体的命令是:用save *.txt -asciixx为变量*.txt为文件名,该文件存储于当前工作目录下,再打开就可以 打开后,数据有可能是以指数形式保存的.看下面这个例子:a =[17 24 1 8 15;23 5 7 14 16 ;4 6 13 20 22 ;10 1219...
  • 1 分解代码1.1 最优叶子节点数与树数确定1.2 循环准备1.3 数据划分1.4 随机森林实现1.5 精度衡量1.6 变量重要程度排序1.7 保存模型2 完整代码   本文分为两部分,首先是将代码分段、详细讲解,方便大家理解;随后...

空空如也

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