Кумулятивная функция распределения для Гауссова распределения смеси
Создайте gmdistribution объект и вычислите его значения cdf.
Задайте параметры распределения (средства и ковариации) двухкомпонентного двухмерного Гауссова распределения смеси.
mu = [1 2;-3 -5];
sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrixСоздайте gmdistribution объект при помощи gmdistribution функция. По умолчанию функция создает смесь равных пропорций.
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 значения cdf 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 gmdistribution объект и постройте график его cdf.
Задайте параметры распределения (средства, ковариации и пропорции смешения) двух двухмерных гауссовских 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
The cat функция конкатенирует ковариации по третьему измерению массива. Заданные ковариационные матрицы являются диагональными матрицами. sigma(1,:,i) содержит диагональные элементы ковариационной матрицы компонента i.
Создайте gmdistribution объект при помощи gmdistribution функция.
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 график распределения смеси Гауссова с помощью fsurf.
gmCDF = @(x,y) arrayfun(@(x0,y0) cdf(gm,[x0 y0]),x,y); fsurf(gmCDF,[-10 10])
fitgmdist | gmdistribution | mvncdf | pdf | random