Смешанные гауссовские модели (GMMs) присваивают каждое наблюдение кластеру путем максимизации апостериорной вероятности, что точка данных принадлежит своему присвоенному кластеру. Создайте объект GMM gmdistribution
путем подбирания модели к данным (fitgmdist
) или настройкой значений параметров (gmdistribution
). Затем используйте объектные функции, чтобы выполнить кластерный анализ (cluster
, posterior
, mahal
), оцените модель (cdf
, pdf
), и сгенерируйте случайные варьируемые величины (random
).
Кластер Используя смешанную гауссовскую модель
Данные о разделе в кластеры с различными размерами и структурами корреляции.
Кластерные гауссовы данные о смеси Используя трудную кластеризацию
Реализация, трудно кластеризирующаяся на симулированных данных из смеси Распределений Гаусса.
Кластерные гауссовы данные о смеси Используя мягкую кластеризацию
Реализуйте мягкую кластеризацию на симулированных данных из смеси Распределений Гаусса.
Настройте смешанные гауссовские модели
Определите лучшую подгонку смешанной гауссовской модели (GMM) путем корректировки количества компонентов и структуры ковариационной матрицы компонента.