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混合ガウス分布
混合ガウス分布から無作為標本を近似、評価および生成
"混合ガウス分布"は、多変量ガウス分布成分から構成される多変量分布です。各成分は平均と分散によって定義され、混合は混合比率のベクトルによって定義されます。モデルをデータにあてはめる (fitgmdist
) かパラメーター値を指定する (gmdistribution
) ことにより、分布オブジェクトgmdistribution
を作成します。そして、オブジェクト関数を使用して、クラスター分析の実行 (集群
、posterior
、mahal
),分布の評価(cdf
、pdf
)、確率変量の生成 (random
) を行います。
関数
トピック
- 混合ガウス モデルの作成
既知の、つまり完全に指定された混合ガウス モデル (GMM) オブジェクトを作成します。
- データへの混合ガウス モデルのあてはめ
多変量正規分布から派生するデータをシミュレートし、そのデータに混合ガウス モデル (GMM) をあてはめます。
- 混合ガウス モデルから派生するデータのシミュレート
完全に指定した
gmdistribution
オブジェクトと関数random
を使用して、混合ガウス モデル (GMM) から派生するデータをシミュレートします。 - 混合ガウス モデルを使用したクラスタリング
サイズおよび相関の構造が異なる複数のクラスターにデータを分割します。