MATLAB随机不重复样本抽取系统

资 源 简 介

本项目实现高效、随机的无重复样本抽取功能，适用于数值、字符或混合型数据。通过MATLAB内置随机算法确保抽样公平性与独立性，支持数据采样、实验设计及统计调查等多种应用场景。

详 情 说 明

MATLAB随机不重复样本抽取系统

项目介绍

本项目实现了一个高效、可靠的随机不重复样本抽取工具，专为MATLAB环境设计。系统能够从各类数据总体中随机选择指定数量的唯一样本点，确保每次抽样结果的随机性和无重复性。适用于数据采样、统计调查、机器学习数据集划分及实验设计等多种需要随机化处理的科研与工程场景。

功能特性

• 广泛的数据兼容性：支持数值型、字符型以及混合型数据作为抽样总体，可处理一维数组或矩阵形式输入（矩阵按行或列视为独立样本）。
• 严格的唯一性保证：通过内置去重与校验机制，确保抽取的样本集合中绝对不存在重复项。
• 高性能随机算法：基于MATLAB优化后的Mersenne Twister等高级随机数生成器，保证抽样的随机质量与统计特性。
• 可选索引输出：提供抽样样本在原始总体中的位置索引，便于后续跟踪与分析。
• 向量化高效操作：利用MATLAB的向量化计算与索引优化技术，实现快速抽样，尤其适合处理大规模数据。

使用方法

基本调用

% 假设 data 是您的总体数据（向量或矩阵） % n 是希望抽取的样本数量 [sample, indices] = main(data, n);

输入参数：

• data: 总体数据。可以是数值、字符或混合类型的一维数组。若为矩阵，则每一行（或列，根据维度设置）被视为一个独立的样本点。
• n: 抽取的样本数量。必须为正整数，且小于或等于总体中的样本总数。

输出参数：

• sample: 抽取出的样本数据。其数据类型和结构（向量/矩阵）与输入的data保持一致。
• indices (可选): 抽取的样本在原始总体data中的索引位置。

示例

1. 从向量中抽样

``matlab dataVec = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]; sampleSize = 3; [samp, idx] = main(dataVec, sampleSize);

1. 从矩阵中抽样（按行）

``matlab dataMatrix = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12]; sampleSize = 2; % 系统默认将矩阵的每一行视为一个样本点进行抽取 [samp, idx] = main(dataMatrix, sampleSize);

系统要求

• 平台: 需要安装MATLAB运行环境。
• 版本: 推荐使用MATLAB R2016a及以上版本，以确保对所用随机数函数的最佳兼容性。

文件说明

主程序文件封装了系统的全部核心逻辑，其主要能力包括：接收并验证用户的输入参数，根据输入数据的维度和类型自适应地确定抽样单元；调用内置的高质量随机数发生器生成随机种子；通过高效的索引操作从数据总体中进行无放回随机抽取，并严格保证样本的唯一性；最后，将抽取出的样本数据及对应的原始索引按要求格式返回给用户。该文件是整个系统的功能入口与调度中心。