무작위로 히스토그램 데이터를 선택하십시오. MATLAB

Question

2 중 교차 유효성 검사를하고 싶은 입력 2D 히스토그램이 있습니다. 문제는 히스토그램에서 상호 배타적 인 두 개의 무작위 샘플 데이터를 추출하는 방법을 모르겠다는 것입니다. 각 데이터 요소의 위치 정보 목록이 두 개인 경우 쉽게 동일하게 목록의 데이터를 섞어 목록을 균등하게 분할 할 수 있습니다.

list1 = [1,2,3,3,5,6,1]; 
list2 = [1,3,6,6,5,2,1]; 

idx = randperm(length(list1)); % ie. idx = [4 3 1 5 6 2 7] 
shlist1 = list1(idx); % shlist1 = [3,3,1,5,6,2,1] 
shlist2 = list2(idx); % shlist2 = [6,6,1,5,2,3,1] 

slist1 = shlist1(1:3); % slist1 = [3,3,1] 
elist1 = shlist1(4:6); % elist1 = [5,6,2,1] 
slist2 = shlist2(1:3); % slist2 = [6,6,1] 
elist2 = shlist2(4:6); % elist2 = [5,2,3,1] 

을하지만이 같은 데이터를 막대 그래프로 나에게 제시 한 경우

hist = [2 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 1] 
     [0 1 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 1 0] 
     [0 0 2 0 0 0] 

나는 결과가이

과 같이 할 것을 권장합니다

그래서 목록은 내가 이런 짓을 했을까

hist1 = [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 1] 
     [0 1 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 1 0 0 0] 

hist2 = [2 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 1 0] 
     [0 0 1 0 0 0] 

데이터의 다른 절반이 무작위로 두 개의 새로운 히스토그램에 똑같이 할당됩니다.

각 bin hist (i, j)의 임의의 정수 높이를 취하여이를 hist1 (i, j)의 등가 bin에 추가하고 hist2 (i, j)와의 차이를 더하는 것과 동일합니까?

% hist as shown above 
hist1 = zeros(6); 
hist2 = zeros(6); 
for i = 1:length(hist(:,1))*length(hist(1,:)) 
    randNum = rand; 
    hist1(i) = round(hist(i)*randNum); 
    hist2(i) = hist(i) - hist1(i); 
end 

해당하는 경우 더 좋은 방법/내장 방법이 있습니까?

내 실제 히스토그램은 300x300 크기이며 약 6,000,000 개의 데이터 요소가 포함되어 있으며 빠른 속도가 필요합니다. 어떤 도움 :)에 대한

감사

편집 : 그것의 전체 확률 밀도 함수를 유지하지 않는 는 내가 만든 코드의 제안 비트, 목록에서 위치 점의 무작위 표본을 복용에 해당하지 않습니다 자료. 히스토그램을 반으로 줄이면 6 백만 포인트가 좋지만 몇 가지 방법으로는 여전히 작동 할 수있는 방법을 기대하고 있습니다.

Answer 1

rand 또는 randi을 사용하여 두 개의 히스토그램을 생성 할 수 있습니다. 첫 번째 방법은 더 효율적이지만 두 번째 방법은 더 무작위입니다.

h = [[2 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 1] 
     [0 1 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 0 0] 
     [0 0 0 0 1 0] 
     [0 0 2 0 0 0]]; 

%using rand  
h1 = round(rand(size(h)).*h); 
h2 = h - h1; 

%using randi 
h1 = zeros(size(h)); 
for k = 1:numel(h) 
    h1(k) = randi([0 h(k)]); 
end 
h2 = h - h1; 

Answer 2

H가 2D 히스토그램이라고 가정합니다. 다음 코드는 해당 인덱스의 개수에 비례하는 확률을 가진 임의의 단일 인덱스를 추출합니다. 이는 내가 원하는 것입니다.

cc = cumsum(H(:)); 
if cc(1) ~= 0 
    cc = [0; cc]; 
end 
m = cc(end); 
ix = find(cc > m*rand, 1); 

여러 샘플을 추출하려면 한 번의 호출로 n 개의 샘플을 추출하는 고유 한 찾기 기능 (효율적으로 이진 검색이 가능)을 작성해야합니다. 이렇게하면 각 인덱스에서 히스토그램 카운트에 비례하는 확률로 선택된 인덱스 벡터 (ix_vec라고 함)가 제공됩니다.

우리가 X에 의해 히스토그램의 각 위치에 해당하는 숫자 값을 표시 그런 경우에, 당신의 무작위 표본이다 : 두 번째 무작위 표본 세트에 대한

R1 = X(ix_vec); 

를 반복합니다.