如何从 MATLAB 中的多个矩阵中选择随机样本？

Question

使用 MATLAB，我有几个 8760x1 矩阵。我需要从第一个矩阵中随机选择一些数据，然后从其他矩阵中选择数据，但数据与从第一个矩阵中获得的位置相同，即

data1 = [a b c d e];
data2 = [f g h i j];

我datasample [a c d]，然后我需要选择[f h i]，按这个顺序，给我：

out1 = [a c d]
out2 = [f h i]

datasample 是最好的工具吗？或者我该怎么做？ 谢谢。

Answer 1

只要您使用非替换形式，Datasample 就会很好地发挥作用（我猜您不希望重复输出。如果您对此表示满意，则忽略“替换”标志）。索引输出也将是未排序的，因此您可以完美地将其用于 data2：

data1 = [a b c d e];
data2 = [f g h i j]
[out1,idx] = datasample(data1,k,'Replace',false);
out2=data2(idx);

我看到您还“需要仅从剩余的 2760 中随机提取更多的 1500，然后在第三个向量上提取剩余的 1260。”，您可以使用 idx 信息来忽略该集合：

idx_notused=setdiff(1:size(data1,1),idx); %finds all positions not selected previously
[out1_v2,idx2] = datasample(data1(idx_notused),k,'Replace',false); %k=1500
idx2=idx_notused(idx2); %so it maps with the original data
out2_v2=data2(idx2);

%and again for the remaining 1260:
idx_remaining=setdiff(1:size(data1,1),[idx idx2]);
out1_v3=data1(idx_remaining);
out2_v3=data2(idx_remaining);

Answer 2

mat1 = [4, 3, 5, 4];
mat2 = [1, 1, 2, 2];

s = size(mat1);
[v] = randperm(s(2), 2); <--- remember the indices 


ret = mat1(v);
ret = [ret; mat2(v)];
enter code here


out1 = ret(1, 1:end);
out2 = ret(2, 1:end);

编辑

[v] is a 1/0 vector which represents the places chosen to pick from values. 
now to choose from the data left, we need to extract the data not picked and  
pick from it.

v2 = (1-v);
TempMat = Mat(v2);

TempMat is the remaining data not picked in first place.

Answer 3

我相信以下解决方案将满足您的需求。在向量 k2 中，您将有 n 个不同的索引用于您想要的矩阵中。

k1=randperm(length(data1)); 
k2=k1(1:n)    % row of n samples
out1=data1(k2);
out2=data2(k2);

Answer 4

对于不重复的采样，您可以使用randperm，您从大约 1500 个元素的“块”中的相同数据中重新采样这一事实不会改变您不重复采样的基本事实。因此，您只需将所有数据重新排序，然后将其重塑为您想要的大小：

data1 = ('abcdewryt').';
data2 = ('fghijvbnm').';
k = 2; % samlpe size
N = 3; % no. of times to resample
rand_ind = randperm(size(data1,1)); % reorder all your data
out1 = reshape(data1(rand_ind(1:k*n)),[k,n]); % extract output from data1 in a shuffled order
out2 = reshape(data2(rand_ind(1:k*n)),[k,n]); % extract output from data2 in a shuffled order
left1 = data1(rand_ind(k*n+1:end)); % all what's left in data1
left2 = data1(rand_ind(k*n+1:end)); % all what's left in data2

现在您在outs 的每一列中都有数据样本，并且您有N 列用于重新采样数据N 次。原始向量中剩下的所有内容都在lefts 中。

结果示例：

out1 =
ywb
det
out2 =
nvg
ijm
left1 =
a
r
c
left2 =
a
r
c