Гауссово распределение смеси

Соответствуйте, оцените и сгенерируйте случайные выборки от Гауссова распределения смеси

Гауссово распределение смеси является многомерным распределением, которое состоит из многомерных компонентов Распределения Гаусса. Каждый компонент задан его средним значением и ковариацией, и смесь задана вектором смешивания пропорций. Создайте объект распределения gmdistribution путем подбирания модели к данным (fitgmdist) или настройкой значений параметров (gmdistribution). Затем используйте объектные функции, чтобы выполнить кластерный анализ (cluster, posterior, mahal), вычисляйте распределение (cdf, pdf), и сгенерируйте случайные варьируемые величины (random).

Функции

развернуть все

fitgmdistПодходящая смешанная гауссовская модель к данным
gmdistributionСоздайте смешанную гауссовскую модель
cdfКумулятивная функция распределения для Гауссова распределения смеси
clusterСоздайте кластеры из Гауссова распределения смеси
mahalРасстояние Mahalanobis до Гауссова компонента смеси
pdfФункция плотности вероятности для Гауссова распределения смеси
posteriorАпостериорная вероятность Гауссова компонента смеси
randomСлучайная варьируемая величина от Гауссова распределения смеси

Темы

Создайте смешанную гауссовскую модель

Создайте известное, или полностью заданный, объект Gaussian mixture model (GMM).

Подходящая смешанная гауссовская модель к данным

Симулируйте данные из многомерного нормального распределения, и затем соответствуйте смешанной гауссовской модели (GMM) к данным.

Симулируйте данные из смешанной гауссовской модели

Симулируйте данные из смешанной гауссовской модели (GMM) с помощью полностью заданного gmdistribution возразите и random функция.

Кластер Используя смешанную гауссовскую модель

Данные о разделе в кластеры с различными размерами и структурами корреляции.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте