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cdf

Función de distribución acumulativa para una distribución de mixtura gaussiana

contraer todo en la página

Sintaxis

y = cdf(gm,X)

Descripción

y = cdf(gm,X) devuelve la función de distribución acumulativa (cdf) de la distribución de mixtura gaussiana gm, evaluada en los valores de X.

ejemplo

Ejemplos

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Cree un objeto gmdistribution y calcule sus valores de la cdf.

Establezca los parámetros de distribución (medias y covarianzas) de una distribución de mixtura gaussiana de dos variables y dos componentes. 

mu = [1 2;-3 -5];
sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrix

Cree un objeto gmdistribution usando la función gmdistribution. De forma predeterminada, la función crea una mixtura de proporción equitativa.

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

Calcule los valores de la cdf de gm. 

X = [0 0;1 2;3 3;5 3];
cdf(gm,X)
ans = 4×1

    0.5011
    0.6250
    0.9111
    0.9207
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Cree un objeto gmdistribution y represente su cdf.

Establezca los parámetros de distribución (medias, covarianzas y proporciones de mezcla) de dos componentes de mixtura gaussiana de dos variables.

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

La función cat concatena las covarianzas en la dimensión del tercer arreglo. Las matrices de covarianza establecidas son matrices diagonales. sigma(1,:,i) contiene los elementos diagonales de la matriz de covarianzas del componente i.

Cree un objeto gmdistribution usando la función gmdistribution. 

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

Represente la cdf de la distribución de mixtura gaussiana usando fsurf.

gmCDF = @(x,y) arrayfun(@(x0,y0) cdf(gm,[x0 y0]),x,y);
fsurf(gmCDF,[-10 10])

Argumentos de entrada

contraer todo

Distribución de mixtura gaussiana, también llamada modelo de mixtura gaussiana (GMM), especificada como un objeto gmdistribution.

Puede crear un objeto gmdistribution usando gmdistribution o fitgmdist. Use la función gmdistribution para crear un objeto gmdistribution indicando los parámetros de distribución. Use la función fitgmdist para ajustar un modelo gmdistribution a los datos de acuerdo con un determinado número de componentes.

Valores en los que evaluar la cdf, especificados como una matriz numérica de n por m, donde n es el número de observaciones y m es el número de variables de cada observación.

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

Valores de la cdf de la distribución de mixtura gaussiana gm, evaluados en X y devueltos como un vector numérico de n por 1, donde n corresponde al número de observaciones de X.

Historial de versiones

Introducido en R2007b

Consulte también

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