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Question

我有一个大小为（r x c）的矩阵H，我想对该矩阵进行100次子采样，以提取100个大小为（m x c）的矩阵，并将每个矩阵存储到一个昏暗的数组（m x c x 100）中。

为了随机抽取子样本，我决定：

提取包含随机的长度为m的一百个向量序列（1：r）中的数字
将它们存储在大小为（m x 100）的矩阵中
使用此矩阵的每个向量作为标识符，从原始矩阵H中对100个矩阵进行子采样
最后，将通过此子样本获得的每个矩阵存储到三维尺寸为100的数组中。

H = matrix( , nrow=r, ncol=c) 
id = seq(1:r)
N_samples = 100

# Empty array and matrix of the random numbers
B = array( , c(m, c, N_samples))
h_sample = matrix( , nrow = m, ncol = N_samples)

# Extract random numbers from the sequence "id" without replacement
for(i in 1:N_samples){
  h_sample[,i] = sample(id, m, replace = F)
}

## Now I sample the rows from H according to the identifiers randomly extracted and stored in matrix h_sample, and place each submatrix into the B array

for(j in 1:N_samples){
  B[ , , j] = H[h_sample[ ,j], ]
}

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Error in B[, , i] = H[h_sample[, i], ] : incorrect number of subscripts

我知道问题出在代码的最后一行，您是否有一些建议来解决此错误？您是否会提出解决此问题的替代方法？

Answer 1

一种解决方法是使用基本函数replicate，在这种情况下，该函数将复制设置了指定次数的子集并直接创建矩阵数组。

r <- 100 # number of rows
c <- 50  # number of columns
m <- 10  # number of rows you want to extract 

# example matrix 
H = matrix(rnorm(r*c), nrow=r, ncol=c) 

arr <- replicate(100, {
   id <- sample(1:r,m, replace = FALSE) # if you want to sample rows without replacement
   H[id,]
})
dim(arr)
# [1]  10  50 100

多个矩阵子集并存储在数组中

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1 个答案: