pdf

Функция плотности вероятности для Гауссова распределения смеси

свернуть все на странице

Синтаксис

y = pdf(gm,X)

Описание

пример

y = pdf(gm,X) возвращает функцию плотности вероятности (PDF) Гауссова распределения смеси gm, оцененный в значениях в X.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте gmdistribution возразите и вычислите его значения PDF.

Задайте параметры распределения (средние значения и ковариации) двухкомпонентного двумерного 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 равную смесь пропорции.

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 PDF gm. 

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

    0.0065
    0.0796
    0.0065
    0.0000
Скрипт Open Live Script

Создайте gmdistribution возразите и постройте его PDF.

Задайте параметры распределения (средние значения, ковариации и смешивание пропорций) двух двумерных 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 конкатенирует ковариации вдоль третьего измерения массива. Заданные ковариационные матрицы являются диагональными матрицами. sigma(1,:,i) содержит диагональные элементы ковариационной матрицы i компонента.

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 PDF Гауссова распределения смеси при помощи fsurf.

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

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

Входные параметры

свернуть все

Гауссово распределение смеси, также названное смешанной гауссовской моделью (GMM) в виде gmdistribution объект.

Можно создать gmdistribution объект с помощью gmdistribution или fitgmdist. Используйте gmdistribution функция, чтобы создать gmdistribution объект путем определения параметров распределения. Используйте fitgmdist функционируйте, чтобы соответствовать gmdistribution модель к данным, учитывая постоянное число компонентов.

Значения, в которых можно оценить PDF в виде n-by-m числовая матрица, где n является количеством наблюдений и m, являются количеством переменных в каждом наблюдении.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

значения PDF Гауссова распределения смеси gm, оцененный в X, возвращенный как n-by-1 числовой вектор, где n является количеством наблюдений в X.

pdf функция вычисляет значения PDF при помощи вероятности каждого компонента, учитывая каждое наблюдение и вероятности компонента.

y(i)=∑j=1kL(Cj|Oi)P(Cj),

где L (C j|Oj) является вероятностью j компонента заданное наблюдение i, и P (C j) является вероятностью j компонента. pdf функция вычисляет термин вероятности при помощи многомерной нормальной PDF jth Гауссов компонент смеси оценил при наблюдении i. Вероятности компонента являются смесительными пропорциями компонентов смеси, ComponentProportion свойство gm.

Смотрите также

| | | |

Темы

Представленный в R2007b

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте