Matlab - 高濃度1s（或0s）的二元向量

什麼是生成大小爲N的隨機二進制向量的數X的最佳方式，其濃度爲1s（或者相似，爲0），從非常低到很高？Matlab - 高濃度1s（或0s）的二元向量

使用randint或unidrnd（如this question）會生成均勻分佈的二元向量，這不是我在這種情況下需要的。

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2010-03-30 JohnIdol

當你說濃度跨越「從很低到很高」時，你是什麼意思？這是否意味着您計算的每個向量比最後一個向量具有更多的（或零），或者一個向量的集合（或零）從向量的一端到另一端的集中程度變大了？ – gnovice 2010-03-30 23:22:57

我的意思是，我需要一些載體具有高濃度的1s，但也有一些載體具有很低的1s濃度 - 從很高到很低 – JohnIdol 2010-03-30 23:26:19

Laserallan的方法是要走的路。

對於具有10個元素和70對％那些是隨機分佈的向量，則寫

randVec = rand(10,1)<0.7;

EDIT如果你想長度爲N的X矢量，隨着那些的量，則寫

thresVec = linspace(0,1,X); %# thresholds go from 0 (all 0) to 1 (all 1) 
randVec = bsxfun(@lt,rand(N,X),threshVec); %# vectors are per column

請注意randVec是一個邏輯數組。根據你想用它做什麼，你可能需要將其轉換爲加倍像這樣

randVec = double(randVec);

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2010-03-30 23:23:14 Jonas

隨着1s的增加，解決方案將會很好地支持Jonas - tnx！ – JohnIdol 2010-03-30 23:55:35

你可以在均勻分佈的二進制向量上使用位或操作，但我懷疑你最終得到的確切分佈會有點複雜。

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2010-03-30 23:13:04 James

聽起來像一個良好的預感 - 我會隨機運行OR相鄰位之間的操作？我很高興，如果我得到大量的高密度規則（無論是1還是0），或者我會猜測我會在統一分佈上獲得大多數1。我可以對三分之一的人口運行ORs，另外三分之一運行ORs，剩下的就剩下了嗎？ :) – JohnIdol 2010-03-30 23:18:02

我在想比特率是兩個獨立的均勻分佈，例如用75％1s創建一個數字（然後你可以比特位 - 例如用第三個獨立的統一數字來獲得62.5％1s）。您應該能夠使用一種二進制搜索方法合理地直接生成任何密度。如果原始值不是真正均勻分佈的，雖然此方法可能相當不穩定。 – James 2010-03-30 23:24:30

我不是matlab的專家，但一個應該很容易實現的方法是生成浮點隨機數（最好在1到0的範圍內）的向量，然後將值設置在特定閾值以上1以下設爲0. 假設您想要30％的值，您將所有值設置爲.7以上且1以下的值爲0.

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2010-03-30 23:19:03 Laserallan

問題是，我希望高密度/低密度的分佈在整個人口中也是隨機的 – JohnIdol 2010-03-30 23:21:09

如果您可以表達作爲x的函數的更高和更低的分佈，其中x是特定元素的指數在向量中，你可以使用它作爲選擇位置x的值是1還是0的閾值。 – Laserallan 2010-03-30 23:24:54

使用

rand(N,1)<p %# 0 < p < 1

會給你平均 N *ρ個一NX1向量在其中（和其他地方將是零） - 但在一些運行中，你可能會得到一個不同於你期望的向量（它可能有全零例如...可能是一個非常低的機會，但仍然是非零的機會）。

如果你想正是一者和B零，你可以這樣做：

rand_vec = [ones(A, 1); zeros(B, 1)]; 
rand_vec = rand_vec(randperm(A+B));

然後你就可以將A和B，以符合您的需求。

編輯：
現在我明白你的問題好：比方說你有一個包含在你的人口的1的通緝比例的矢量P，N爲每個向量元素的數量。

rand_mat = rand(N, size(p,2)) < repmat(p', [1,N])';

會給你一個NX（大小（P，2））矩陣，其中第i列是P（I）那些的載體（平均如上所述），剩下的就是零。

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2010-03-30 23:35:26

Matlab - 高濃度1s（或0s）的二元向量

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