cdf
高斯混合分布的累积分布函数
说明
示例
计算 cdf 值
创建一个 gmdistribution
对象并计算其 cdf 值。
定义一个二成分二元高斯混合分布的分布参数(均值和协方差)。
mu = [1 2;-3 -5];
sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrix
使用 gmdistribution
函数创建一个 gmdistribution
对象。默认情况下,该函数会创建一个等比例混合。
gm = gmdistribution(mu,sigma)
gm = Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions Component 1: Mixing proportion: 0.500000 Mean: 1 2 Component 2: Mixing proportion: 0.500000 Mean: -3 -5
计算 gm
的 cdf 值。
X = [0 0;1 2;3 3;5 3]; cdf(gm,X)
ans = 4×1
0.5011
0.6250
0.9111
0.9207
绘制 cdf
创建一个 gmdistribution
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]; % Mixing proportions mu = [1 2;-3 -5]; % Means sigma = cat(3,[2 .5],[1 1]) % Covariances 1-by-2-by-2 array
sigma = sigma(:,:,1) = 2.0000 0.5000 sigma(:,:,2) = 1 1
cat
函数沿第三个数组维度串联协方差。定义的协方差矩阵是对角矩阵。sigma(1,:,i)
包含成分 i
的协方差矩阵的对角线元素。
使用 gmdistribution
函数创建一个 gmdistribution
对象。
gm = gmdistribution(mu,sigma,p)
gm = Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions Component 1: Mixing proportion: 0.400000 Mean: 1 2 Component 2: Mixing proportion: 0.600000 Mean: -3 -5
使用 fsurf
绘制高斯混合分布的 cdf。
gmCDF = @(x,y) arrayfun(@(x0,y0) cdf(gm,[x0 y0]),x,y); fsurf(gmCDF,[-10 10])
输入参数
gm
— 高斯混合分布
gmdistribution
对象
高斯混合分布,也称为高斯混合模型 (GMM),指定为 gmdistribution
对象。
您可以使用 gmdistribution
或 fitgmdist
创建一个 gmdistribution
对象。通过指定分布参数,使用 gmdistribution
函数创建一个 gmdistribution
对象。在给定固定成分数量的情况下,使用 fitgmdist
函数对数据进行 gmdistribution
模型拟合。
X
— 用于计算 cdf 的值
n×m 数值矩阵
用于计算 cdf 的值,指定为 n×m 数值矩阵,其中 n 是观测值数目,m 是每个观测值中的变量数。
数据类型: single
| double
版本历史记录
在 R2007b 中推出
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