创建高斯混合模型
这个例子展示了如何创建一个已知的,或完全指定,高斯混合模型(GMM)对象使用gmdistribution并通过指定组件意味着、协方差和混合比例。创建一个GMM对象通过拟合数据GMM,明白了符合高斯混合模型的数据。
指定组件的均值,方差,混合比例双组分混合物的二维高斯分布。
μ= (5 1 2;3);%的意思σ=猫(3 (2 0;0。5)[1 0;0 1]);%协方差p = 1 (1、2) / 2;%的比例混合
的行μ对应的组件意味着向量,和页的σ,σ(:,J)协方差矩阵,对应组件。
创建一个使用GMM对象gmdistribution。
通用= gmdistribution(μ、σ,p);
显示GMM的属性。
属性(通用)
属性类gmdistribution: NumVariables DistributionName NumComponents ComponentProportion SharedCovariance NumIterations RegularizationValue NegativeLogLikelihood CovarianceTypeμσAIC BIC聚合ProbabilityTolerance
属性的描述,请参阅gmdistribution。访问一个属性的值,使用点符号。例如,访问变量的每个GMM组件的数量。
尺寸= gm.NumVariables
维数= 2
可视化GMM的概率密度函数(pdf)pdf和MATLAB®功能fsurf。
gmPDF = @ (x, y) arrayfun (@ (x0, y0) pdf(通用、(x0 y0)), x, y);fsurf (gmPDF 10[-10])标题(GMM的概率密度函数);
可视化GMM的累积分布函数(cdf)使用提供和f冲浪。
gmCDF = @ (x, y) arrayfun (@ (x0, y0)提供(通用、(x0 y0)), x, y);fsurf (gmCDF 10[-10])标题(GMM的累积分布函数);
