用matlab怎么做bootstrap方法和随机抽样

发布网友发布时间：2022-04-22 18:36

共2个回答

热心网友时间：2023-06-26 13:22

设数据存放于向量a中，需要重复n次简单随机采样，程序及说明如下：
m=length(a); %dimension
idx= ceil(m*rand(1,n)) ; %generate n random index between 1 and m
b = a(idx) ; % sampling
这个是有放回的抽样，即两次有可能抽到同一个元素，用于Bootstrap方法中
简单随机抽样原则上应是有放回的抽样，使用randsample(X,N,1)但大多数时候，人们常采用无放回的抽样，对应于randsample(X,N,0)，对于N<0.05lenght(X)的情况与有放回抽样的结果相比无太大差别

热心网友时间：2023-06-26 13:23

同样建NJ树，为什么MEGA算得那么快，phylip算nj之前要算dist，mega也算吗？
——没用过phlip，不知道具体情况，但是构建NJ树的基础都是先计算出两两距离，然后再根据距离大小画出树图，至于为啥MEGA要快，可能是程序编辑的不一样吧，就像我用PAUP计算MP和NJ树时，特别是序列很多的时候，比MEGA快得不是一倍两倍。