从高斯混合模型模拟数据

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此示例演示如何使用完全指定的参数来模拟来自高斯混合模型(GMM)的数据gmdistribution对象和随机函数。

创建一个已知的双组件GMM对象。

Mu = [1 2;-3 -5];Sigma = cat(3，[2 0;0 .5]，[1 0;0 1]);P = ones(1,2)/2;Gm = gmdistribution(mu,sigma,p);

绘制GMM pdf的等高线。

gmPDF = @ (x, y) arrayfun (@ (x0, y0) pdf(通用、(x0 y0)), x, y);fcontour (gmPDF, -10 [10]);标题(“pdf等高线”）;

图中包含一个轴对象。标题为“Contour lines of pdf”的axes对象包含一个类型为functionalcontour的对象。

从GMM中生成1000个随机变量。

rng (“默认”）%用于再现性X = random(gm,1000);

用pdf等高线绘制变量。

持有在散射(X (: 1) X(:, 2), 10日“。”）%大小为10的点的散点图标题(pdf的等高线和模拟数据）

图中包含一个轴对象。标题为Contour lines of pdf和simulation Data的坐标轴对象包含2个类型为functionalcontour, scatter的对象。

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