Создать gmdistribution и генерировать случайные вариации.

Определите параметры распределения (средние и ковариации) двухкомпонентного двумерного гауссова распределения смеси.

mu = [1 2;-3 -5];
sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrix

Создать gmdistribution с помощью gmdistribution функция. По умолчанию функция создает смесь равных долей.

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

Создать 1000 случайных вариаций.

rng('default'); % For reproducibility
[Y,compIdx] = random(gm,1000);

compIdx(i) указывает компонент смеси, используемый для создания iслучайная вариация Y(i,:). Подсчитать количество случайных вариаций, сгенерированных Component 1.

numIdx1 = sum(compIdx == 1)

numIdx1 = 512

random генерирует около половины случайных вариаций с помощью Component 1 потому что gm имеет равные пропорции смешивания.

Постройте график сгенерированных случайных вариаций с помощью scatter.

scatter(Y(:,1),Y(:,2),10,'.') % Scatter plot with points of size 10

Сбросьте генератор случайных чисел, чтобы создать ту же переменную случайных чисел.

Определите параметры распределения (средние значения, ковариации и пропорции смешивания) двух двухмерных 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

cat функция объединяет ковариации вдоль третьей размерности массива. Определенные ковариационные матрицы являются диагональными матрицами. sigma(1,:,i) содержит диагональные элементы ковариационной матрицы компонента i.

Создать gmdistribution с помощью gmdistribution функция.

gm = gmdistribution(mu,sigma);

Сохраните текущее состояние генератора случайных чисел, а затем создайте случайную переменную с помощью gm.

s = rng;
r = random(gm)

r = 1×2

   -1.1661   -7.2588

Восстановление состояния генератора случайных чисел в s, а затем создать случайную переменную с помощью gm. Значения те же, что и ранее.

rng(s);
r1 = random(gm)

r1 = 1×2

   -1.1661   -7.2588