计算给出数组中最小标准差的子集

Question

让我们有一个大小为N 的向量。例如：

x = rand(N,1)

我想计算向量中长度为K 的子集的最小标准差。

当N 和K 很小时，很容易找到最佳子集，因为我可以使用nchoosek(N,K) 枚举所有可能的子集。但是当N 和K 的值大于假设N=50 和K=25 时，nchoosek 无法计算组合，因为可能的子集的大小很大。

我想知道是否有更好的算法来计算子集，从而有效地给出数组中的最小标准偏差。例如通过动态编程。有什么想法吗？

更新：

我在答案之后循环实现了它，并与组合解决方案进行了比较。结果总是一样的，但速度却是前所未有的。

n = 20;
k = 10;
x = rand(n,1);
C = nchoosek(x, k);

tic
mins = realmax;
for i = 1:size(C,1)
    s = std(C(i,:));
    if s < mins
        mins = s;
        bestC = C(i,:);
    end
end
toc

tic
[x2, j] = sort(x);
mins2 = realmax;
for i = 1:(n-k+1)
    s = std(x2(i:(i+k-1)));
    if s < mins2
        mins2 = s;
        idx = j((i:(i+k-1)));
    end
end
toc

if mins == mins2
    'Equal'
end

给予

Elapsed time is 7.786579 seconds.
Elapsed time is 0.002068 seconds.

ans =

Equal

Answer 1

对数组进行排序，然后使用长度为K 的滚动窗口一次性计算。

我相信这会给你正确的答案，如果我能证明它会思考。

手摇论据，在“扩展这个”部分可能存在逻辑差距：

考虑您列表中的元素x。让我们尝试找出包含该元素的一组大小为 2 的最小标准差。我们将通过选择x 和最接近x 的元素来获得它。将此扩展到k 元素，我们将得到一个集合，它是包含x 的排序列表的连续部分。因此，要选择k 元素的最小子集（即任何x），我们只需如前所述遍历排序列表。