Кумулятивная функция распределения для Гауссова распределения смеси
y = cdf(gm,X)Создайте объект gmdistribution и вычислите его cdf значения.
Задайте параметры распределения (средние значения и ковариации) двухкомпонентного двумерного Гауссова распределения смеси.
mu = [1 2;-3 -5];
sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrixСоздайте объект gmdistribution при помощи функции gmdistribution. По умолчанию функция создает равную смесь пропорции.
gm = gmdistribution(mu,sigma)
gm = Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions Component 1: Mixing proportion: 0.500000 Mean: 1 2 Component 2: Mixing proportion: 0.500000 Mean: -3 -5
Вычислите cdf значения gm.
X = [0 0;1 2;3 3;5 3]; cdf(gm,X)
ans = 4×1
0.5011
0.6250
0.9111
0.9207
Создайте объект gmdistribution и постройте его cdf.
Задайте параметры распределения (средние значения, ковариации и смешивание пропорций) двух двумерных Гауссовых компонентов смеси.
p = [0.4 0.6]; % Mixing proportions mu = [1 2;-3 -5]; % Means sigma = cat(3,[2 .5],[1 1]) % Covariances 1-by-2-by-2 array
sigma =
sigma(:,:,1) =
2.0000 0.5000
sigma(:,:,2) =
1 1
Функция cat конкатенирует ковариации вдоль третьего измерения массива. Заданные ковариационные матрицы являются диагональными матрицами. sigma(1,:,i) содержит диагональные элементы ковариационной матрицы i компонента.
Создайте объект gmdistribution при помощи функции gmdistribution.
gm = gmdistribution(mu,sigma,p)
gm = Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions Component 1: Mixing proportion: 0.400000 Mean: 1 2 Component 2: Mixing proportion: 0.600000 Mean: -3 -5
Постройте cdf Гауссова распределения смеси при помощи fsurf.
fsurf(@(x,y)reshape(cdf(gm,[x(:) y(:)]),size(x)),[-10 10])
fitgmdist | gmdistribution | mvncdf | pdf | random