MATLAB如何随机选择概率较高的较小值？

我有一个列向量“距离”，我想从这个向量中随机选择一个值，这样越小的值被选择的概率越高。到目前为止，我使用以下公式，其中“可能的_单元格”是随机选择的值：

w=(fliplr(1:numel(distances)))/100
possible_cells=randsample((sort(distances)),1,true,w)

基本上，我翻转距离向量来创建选择概率“w”（如果我正确理解randsample），这样最小的值被选择的概率等于最高的值。为了检查它的效果，我随机抽取了50个值，通过使用直方图，我发现这些值比我预期的要高。有人知道我上面所说的其他方法吗？

---

0条评论

像这样的怎么样

让我们从长度不大于20的10个样本距离开始，以演示：

d = randi(20,10,1);

下一步，因为我们希望更小的值更有可能，让我们取这些距离的倒数：

d_rec = 1./d;

现在，让我们进行标准化，以便创建一个分布，从中选择距离：

d_rec_norm = d_rec ./ sum(d_rec);

这个新变量反映了选择每个给定距离的概率。现在来了一个小把戏。。。我们选择如下距离：

d_i = find(rand < cumsum(d_rec_norm),1);

d_i=find（rand

这将为我们提供所选距离的索引。这背后的逻辑是，当累积求和与每个距离相关的规范化值（

d_rec_norm

）时，我们创建了宽度与选择每个距离的可能性成比例的“箱子”。剩下的就是选择一个介于0和1之间的随机数（

rand

），看看它落在哪个“箱子”里

---

我是这里的新海报，所以如果不清楚，请告诉我，我可以尝试改进我的解释。

Hi@Larry522，在我拿到d_I后，我对如何继续以及最后随机数的用途有点困惑。“distanced（d_i）”给我一个与所选索引相对应的值，随机数是如何输入的？变量

d_i

将是所选距离的索引。选择的实际距离为

d（dui）

。一个具体的数字示例可能有助于解释这是如何工作的。。。假设你的距离向量是

d=[5 10]

。然后，

d_rec_norm=[0.6667 0.3333]

，这给了我们选择每个距离的概率

cumsum（d_rec_norm）=[0.6667 1.0000]

，它创建“箱子”。然后，

rand

生成一个介于0和1之间的随机数。随机数介于0和0.6667之间的概率为66%，介于0.6667和1之间的概率为33%。

di

的最后一位代码将找到我们的随机数落在哪个“bin”中。这有用吗？我明白了。在我的特殊情况下，“d_rec_norm”有1000多个非常小的数字（.01、.02等），而“d_rec_norm”是一个零向量。你知道为什么会这样吗？原来“d_rec”的总和是Inf。不知道为什么。