Создание случайных двумерных точек в Matlab

Question

Я новичок в Matlab, и я пытаюсь создать двумерные случайные числа, основанные на гауссовском (нормальном) распределении и равномерном распределении. предположим, что я хочу создать 2 разных набора данных (гауссовские (1800 пар) и униформные (1200 пар)), которые будут использоваться для задач/алгоритмов Data mining/over-fitting in two-data data.

Другой важной проблемой является то, что точки данных должны находиться в диапазоне 0-20.

Я попытался это для гауссова распределения

SIGMA = [.5 .05; .05 .5 ]; 
temp = mvnrnd([-3 0], SIGMA,1800); 

эти коды генерирует числа от -5 до 5, и я хочу, чтобы генерировать 0-20, так что я пытался

SIGMA = [0 20]; 

но я получить диапазон от -20 до 20

Как я могу получить диапазон 0-20?

Answer 1

Gaussian_r=10+(10/3)*randn(1800,1) 

Здесь я использовал правило 3 сигм, где 99,7% случайных величин будет падать между средним - сигма означает + 3 сигма, что означает, что есть еще 0,3%, что может выходить за пределы области вы указали, если это не достаточно хорошо для вас, вы можете сделать сигма меньше

Uniform_r = 20*rand(1200,1) 

, если вы хотите, чтобы они были целыми числами использовать Randi вместо

проверка randnrandirand

Answer 2

Равномерный: г = Randi (20,2,1200)

гауссовые: Функции randn представляет собой гауссово распределение со стандартным отклонением (сигма) = 1 и означают (MU) = 0. Реальное нормальное распределение не ограничивается интервалом, просто уменьшается вероятность событий, когда вы становитесь дальше от среднего. По мере увеличения размера выборки вероятность получения экстремальной ценности возрастает. Предполагая, что вы хотите, чтобы ваше распределение было сосредоточено (в среднем) около 10, вы можете выбрать подходящую небольшую сигму, чтобы сделать извержение в 1800 образцах очень маловероятным, а затем убедитесь, что это не происходит с условным.

Если вы находитесь в пределах 6sigma с 3600 образцами, вероятность того, что образец находится снаружи, очень мал (7.1e-4% вы можете видеть это в MATLAB с 1-erf (6/sqrt (2))^3600). Таким образом, одна разумная сигма может составлять 10/6 (1.6667). Это дает нам:

r = 10 + 1.6667 * randn (2,1800) % на всякий случай r (r> 20) = 20; r (r < 0) = 0;

http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution