Matlab: случайное деление порций данных на равные по размеру наборы

Question

У меня есть большой набор данных, который мне нужно случайным образом разделить на 5 наборов почти одинакового размера для перекрестной проверки. Я счастливо использовал _crossvalind_ прежде чем делить на наборы, однако на этот раз мне нужно разделить порции данных на эти группы одновременно.

Допустим, мои данные выглядят так:

data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18];

Затем я хочу разбить их случайным образом на 5 групп по 2 куска, например, так

g1 = [3 4], [11 12]  
g2 = [9 10]  
g3 = [1 2], [15 16]  
g4 = [7 8], [17 18]  
g5 = [5 6], [13 14]

Я думаю, что я могу сделать это с некоторыми циклами for, но я предполагаю, что должен быть намного более рентабельный способ сделать это в Matlab:-)

Какие-либо предложения?

Answer 1

Я интерпретирую ваши потребности в случайном порядке наборов, но в каждом наборе порядок элементов не отличается от родительского набора. Ты можешь использовать randperm случайным образом упорядочить количество наборов и использовать линейное индексирование для элементов.

dataElements=numel(data);%# get number of elements
totalGroups=5;
groupSize=dataElements/totalGroups;%# I'm assuming here that it's neatly divisible as in your example
randOrder=randperm(totalGroups);%# randomly order of numbers from 1 till totalGroups
g=reshape(data,groupSize,totalGroups)';             %'# SO formatting
g=g(randOrder,:);

Различные ряды g дать вам разные группировки.

Answer 2

Вы можете перемешать массив (randperm) и затем разделить его на последовательные равные части.

data = [10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150];
permuted = data(randperm(length(data)));
% padding may be required if the length of data is not divisible by the size of chunks
k = 5;
g = reshape(permuted, k, length(data)/k);