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高斯混合分布的累积分布函数
y=cdf(gm,X)
例子
是的=cdf(总经理,十)返回高斯混合分布的累积分布函数(cdf)总经理,评估价值十.
是的=cdf(总经理,十)
是的
总经理
十
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创建gm分布对象并计算其cdf值。
gm分布
定义二元二元高斯混合分布的分布参数(均值和协方差)。
mu=[12;-3-5];sigma=[11];%共享对角协方差矩阵
创建gm分布通过使用gm分布功能。默认情况下,该函数创建一个相等比例的混合。
gm=gm分布(mu,sigma)
gm=二维两组分高斯混合分布组分1:混合比例:0.500000平均值:1 2组分2:混合比例:0.500000平均值:-3-5
计算的cdf值总经理.
X=[0;1 2;3 3;5 3];cdf(gm,X)
答案=4×10.5011 0.6250 0.9111 0.9207
创建gm分布对象并绘制其cdf。
定义两个二元高斯混合成分的分布参数(均值、协方差和混合比例)。
p=[0.4 0.6];%混合比例mu=[12;-3-5];%手段西格玛=猫(3,[2 .5],[1 1])%协方差1×2×2阵列
西格玛=西格玛(:,:,1)=2.0000 0.5000西格玛(:,:,2)=1
这个猫函数沿第三个数组维连接协方差。定义的协方差矩阵是对角矩阵。:,1西格玛包含组件的协方差矩阵的对角线元素我.
猫
:,1西格玛
我
创建gm分布通过使用gm分布功能。
gm=gm分布(mu,sigma,p)
gm=二维2组分高斯混合分布组分1:混合比例:0.400000平均值:1 2组分2:混合比例:0.600000平均值:-3-5
用计算机绘制高斯混合分布的cdffsurf公司.
fsurf公司
gmCDF=@(x,y)arrayfun(@(x0,y0)cdf(gm,[x0 y0]),x,y);fsurf(gmCDF,[-10])
高斯混合分布,又称为高斯混合模型(GMM),指定为gm分布目的。
您可以创建gm分布对象使用gm分布要么fitgmdist公司. 使用gm分布函数来创建gm分布通过指定分布参数。使用fitgmdist公司函数以适应gm分布给定固定数量组件的数据模型。
fitgmdist公司
评估CDF的值,指定为一个不-由-米数字矩阵,其中不是观察次数和米是每个观察中的变量数。
数据类型:单一的|双重的
单一的
双重的
高斯混合分布的cdf值总经理,评估时间十,返回一个不-乘以1数值向量,其中不是中的观察数十.
fitgmdist公司|gm分布|mvncdf公司|pdf格式|随机的
mvncdf公司
pdf格式
随机的
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