ランダムにヒストグラムデータを選択するMATLAB

Question

私は2倍のクロスバリデーションを行う入力2Dヒストグラムを持っています。問題は、ヒストグラムからデータの2つの相互に排他的なランダムサンプルを抽出する方法がわかりません。それが各データポイントの位置情報の2つのリストであったならば、それは簡単でしょう - 同じ方法でリストのデータをシャッフルし、リストを等しく分割します。私はこれを行うだろうリストについてはそう

：

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] 

しかし、この同じデータが、私は結果がこの

ような何かになりたいヒストグラム

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] 

として私に提示された場合

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] 

このように、データの異なる半分がランダムにあり、2つの新しいヒストグラムに均等に割り当てられます。

これは、各ビンhist（i、j）のランダムな整数の高さをとり、それをhist1（i、j）の等価ビンに加え、hist2（i、j）との差に等しいのでしょうか？

% 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 

そして、それが同等であれば、それを行うためのより良い方法/組み込みの方法はありますか？

私の実際のヒストグラムは300x300ビンで、約6,000,000のデータポイントを含んでおり、高速である必要があります。任意の助け

感謝:)

EDIT： それは全体の確率密度関数を維持しないように私が作ったコードの提案ビットは、リストからの位置の点のランダムなサンプルを採取することと同等ではありませんデータ。 ヒストグラムを半分にすると、私の600万の点で問題ないはずですが、私はいくつかの点でまだ動作する方法を期待していました。

Answer 1

randまたはrandiを使用すると、2つのヒストグラムを生成できます。最初の方法はより効率的ですが、2番目の方法はよりランダムです。

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

Hを2Dヒストグラムとします。次のコードは、そのインデックスのカウントに比例する確率で単一のランダムインデックスを抽出します。これはあなたが望むものだと思います。

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

複数のサンプルを抽出するには、1回の呼び出しでn個のサンプルを抽出する独自の検索関数（効率的なバイナリ検索が望ましい）を作成する必要があります。これにより、各インデックスのヒストグラム数に比例した確率で選択されたインデックスのベクトル（ix_vecと呼ぶ）が得られます。我々はXによってヒストグラムの各位置に対応する数値を示す場合

次に、あなたのランダムサンプルである：第2のランダムサンプルセットに対する

R1 = X(ix_vec); 

繰り返します。