无放回的加权随机抽样 - MATLAB开发
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简介：
本项目提供了一种在MATLAB中实现无放回加权随机抽样的算法。通过赋予每个元素不同的权重，该方法能高效地从数据集中抽取样本，适用于统计分析和机器学习中的多种场景。
函数样本 = RandSampleWR(N,n,W)
检查：
如果 (长度(N) <= 0) || (n <= 0) || (长度(N) <= n)
显示 人口规模和样本规模必须大于零且样本规模必须小于人口规模。
关闭 如果
如果 长度（N）~= 长度（W）
显示 人口大小和权重向量大小必须相同。
关闭 如果
初始化：
maxN = 长度(N);
k = 1;
W = Wsum(W(1:maxN));
使用Knuth-Fisher-Yates 抽样方法：
对于 i=n:-1:1
r1 = ceil(rand * maxN);
r2 = randint;
而(r2 > W(r1))
r1 = ceil(rand * maxN);
r2 = randint;
结束
这段代码实现了一个具有权重且无放回的随机抽样函数，确保了人口规模、样本规模以及权重向量大小满足要求，并通过Knuth-Fisher-Yates算法进行采样。
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