pdf

Функция плотности вероятностей для Гауссова распределения смеси

Синтаксис

Описание

пример

y = pdf(gm,X) возвращает функцию плотности вероятностей (pdf) Гауссова распределения смеси gm, рассчитывается по значениям в X.

Примеры

свернуть все

Создайте gmdistribution объект и вычислите его значения PDF.

Задайте параметры распределения (средства и ковариации) двухкомпонентного двухмерного Гауссова распределения смеси.

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

Создайте 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 PDF значения gm.

X = [0 0;1 2;3 3;5 3];
pdf(gm,X)
ans = 4×1

    0.0065
    0.0796
    0.0065
    0.0000

Создайте gmdistribution объект и постройте его pdf.

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)
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

Постройте график PDF распределения Гауссовой смеси с помощью fsurf.

gmPDF = @(x,y) arrayfun(@(x0,y0) pdf(gm,[x0 y0]),x,y);
fsurf(gmPDF,[-10 10])

Figure contains an axes. The axes contains an object of type functionsurface.

Входные параметры

свернуть все

Распределение Гауссова смеси, также называемое Смешанной гауссовской моделью (GMM), задается как gmdistribution объект.

Можно создать gmdistribution объект, использующий gmdistribution или fitgmdist. Используйте gmdistribution функция для создания gmdistribution объект путем определения параметров распределения. Используйте fitgmdist функция для соответствия gmdistribution модель к данным заданное фиксированное количество компонентов.

Значения, при которых можно вычислить PDF, заданные как n -by m числовая матрица, где n - количество наблюдений, а m - количество переменных в каждом наблюдении.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

pdf значений Гауссова gm распределения смеси, оцениваемый в X, возвращенный как n -на 1 числовой вектор, где n - количество наблюдений в X.

pdf функция вычисляет значения PDF, используя вероятность каждого компонента, заданную каждое наблюдение и вероятности компонента.

y(i)=j=1kL(Cj|Oi)P(Cj),

где L (C j | O j) - вероятность компонента j заданное наблюдение, и P (C j) является вероятностью наличия компонента j. pdf функция вычисляет термин правдоподобия при помощи многомерного нормального PDF jКомпонент смеси Гауссов, оцениваемый при наблюдении i. Вероятности компонента являются пропорциями смешения компонентов смеси, ComponentProportion свойство gm.

Введенный в R2007b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте