我有以下向量 my_vector=[0.059; 0.223;0.197;0.176; 0.173; 0.171; 0.0421; 0.209; 0.556;0.252;0.198; 0.255; 0.130; 0.176; 0.110; 0.0845; 0.270; 0.192; 0.199; 0.348]

我想以这样一种方式更改向量，以使输出派生向量具有最大可能的分布变化。这意味着两个向量的分布应该是高度不同的（比如具有较大的 KLD 值），但它们的分布应该仍然来自同一个族（比如 F 检验或双样本 K-S 检验不会拒绝它们的假设）来自同一分布）。

在满足约束（具有“最高”“可能”分布变化）的同时，如何从基本向量生成新向量？我需要一种机器学习（数据驱动）方法来实现这样的目标。

提前感谢您的任何帮助和建议。