随机

创建一个gmdistribution对象和生成随机变量。

定义了分布参数(均值和方差)双组分二元高斯混合分布。

μ= (5 1 2;3);σ= [1];%共享对角协方差矩阵

创建一个gmdistribution通过使用对象gmdistribution函数。默认情况下,该函数创建一个平等的比例混合。

通用= gmdistribution(μ、σ)

通用组件为2 =高斯混合分布在二维组件1:混合比例:0.500000意味着:1 2组件2:混合比例:0.500000意味着:3 5

产生1000随机变量。

rng (“默认”);%的再现性[Y, compIdx] =随机(通用汽车,1000);

compIdx(我)表明混合组件用于生成我th随机变量Y(我,:)。数一数产生的随机变量组件1。

numIdx1 =总和(compIdx = = 1)

numIdx1 = 512

随机生成大约一半的随机变量使用组件1因为通用汽车有同样的混合比例。

情节生成的随机变量使用散射。

散射(Y (: 1), Y(:, 2), 10日“。”)%散点图的大小10

重置随机数生成器生成相同的随机变量。

定义了分布参数(均值、方差和混合比例)的两个二维高斯混合组件。

p = (0.4 - 0.6);%的比例混合μ= (5 1 2;3);%的意思σ=猫(3 (2。5)[1])%协方差1-by-2-by-2数组

σ=σ(:,:1)= 2.0000 - 0.5000σ(:,:2)= 1 1

的猫沿着第三维数组函数连接协方差。定义的协方差矩阵是对角矩阵。σ(1:我)协方差矩阵的对角元素包含的组件我。

创建一个gmdistribution通过使用对象gmdistribution函数。

通用= gmdistribution(μ、σ);

保存当前状态的随机数发生器,然后生成一个随机的变量使用通用汽车。

s =提高;r =随机(通用)

r =1×2-1.1661 - -7.2588

随机数发生器的状态恢复年代,然后生成一个随机的变量使用通用汽车。之前的值是一样的。

rng(年代);r1 =随机(通用)

r1 =1×2-1.1661 - -7.2588