R 将数据拆分为不相交集

我有一个矩阵200x3，我想把它分成3个随机选择的不相交集。我怎样才能实现它

我试着通过sample方法来实现，但是sample方法只接受向量，输出并不是我矩阵的一部分

因此，这是我的矩阵：

          X1           X2     Y
1   -3.381342627  1.037658397 0
2    3.329754336  1.964180648 0
3    1.760001645 -3.414310545 0
4   -2.450315854 -2.299838395 0
5   -3.334593596  0.069458604 0
6    1.708921101 -2.333932571 0
7   -2.650506645  0.348985289 0
8   -2.935307106 -0.402072990 0
9    2.867566309 -3.217712074 0
10   3.617603017  1.956535384 0

我想这样分成3组：行号必须是随机选择的。我希望能够给出集合的大小。例如，在本例中，4 2

9    2.867566309 -3.217712074 0
3    1.760001645 -3.414310545 0
1   -3.381342627  1.037658397 0
2    3.329754336  1.964180648 0


5   -3.334593596  0.069458604 0
8   -2.935307106 -0.402072990 0
4   -2.450315854 -2.299838395 0
6    1.708921101 -2.333932571 0


10   3.617603017  1.956535384 0
7   -2.650506645  0.348985289 0

这是一种方法

# a matrix with 3 columns
m <- matrix(runif(300), ncol=3)

# split into a list of dataframes (of course, you can convert back to matrices)
m_split <- split(as.data.frame(m), sample(1:3, size=nrow(m), replace=TRUE))

# count nr of rows
sapply(m_split, nrow)

# Or, as in the comment below, split by given number of rows per split
nsplit <- c(30,30,40)
m_split2 <- split(as.data.frame(m), rep(1:3, nsplit))

这是一种方法

# a matrix with 3 columns
m <- matrix(runif(300), ncol=3)

# split into a list of dataframes (of course, you can convert back to matrices)
m_split <- split(as.data.frame(m), sample(1:3, size=nrow(m), replace=TRUE))

# count nr of rows
sapply(m_split, nrow)

# Or, as in the comment below, split by given number of rows per split
nsplit <- c(30,30,40)
m_split2 <- split(as.data.frame(m), rep(1:3, nsplit))

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我已经解决了这可能不是最好的方法，但解决方法如下：

nsamples= nrow(data)
//first take a random numbers; %40 of total number of samples
sampleInd = sample(nsamples,0.4*nsamples)
//construct first set via the half of taken indexes
valInd = sampleInd[1:floor(length(sampleInd)/2)]
valSet = dat[valInd,]
//other half
testInd = sampleInd[(floor(length(sampleInd)/2)+1):length(sampleInd)]
testSet = dat[testInd,]
//unused %60
trainSet = dat[-sampleInd,]
ntrain = nrow(trainSet)

---

程序可以根据您的意愿进行更改。其思想是通过函数样本按指数划分矩阵。然后使用指数来获取实际矩阵。

我已经解决了这可能不是最好的方法，但解决方法如下：

nsamples= nrow(data)
//first take a random numbers; %40 of total number of samples
sampleInd = sample(nsamples,0.4*nsamples)
//construct first set via the half of taken indexes
valInd = sampleInd[1:floor(length(sampleInd)/2)]
valSet = dat[valInd,]
//other half
testInd = sampleInd[(floor(length(sampleInd)/2)+1):length(sampleInd)]
testSet = dat[testInd,]
//unused %60
trainSet = dat[-sampleInd,]
ntrain = nrow(trainSet)

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程序可以根据您的意愿进行更改。其思想是通过函数样本按指数划分矩阵。然后使用索引获取实际矩阵。

我在评论中提到的想法：

# shuffle rows
rows = sample(nrow(m))

# split any way you like, e.g. 4/4/rest
rows.split = split(rows, c(rep(1,4), rep(2,4), rep(3,nrow(m) - 4 - 4)))

# subset the matrix
lapply(rows.split, function(x) m[x,])

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我在评论中提到的想法：

# shuffle rows
rows = sample(nrow(m))

# split any way you like, e.g. 4/4/rest
rows.split = split(rows, c(rep(1,4), rep(2,4), rep(3,nrow(m) - 4 - 4)))

# subset the matrix
lapply(rows.split, function(x) m[x,])

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3个随机集必须具有相同的维度吗？是的，它们都应该有3列。因此矩阵和行是相等的？如果没有余数，200是不能被3整除的。我不知道你想要多少行。您想要一个可以指定大小的函数，还是希望它们的大小尽可能相等，还是大小是静态的？使用sample将所有行索引洗牌，然后按任意方式拆分并从原始矩阵中选择。三个随机集的大小必须相同？是的，它们都应该有三列。因此矩阵和行是相等的？如果没有余数，200是不能被3整除的。我不知道你想要多少行。您想要一个可以指定大小的函数，还是希望它们的大小尽可能相等，还是大小是静态的？使用sample将所有行索引洗牌，然后按您喜欢的方式拆分，并从原始矩阵中选择Hanks！如何给出每个拆分数据帧的行数？谢谢！如何给出每个拆分数据帧的行数？