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cdf

Función de distribución acumulativa para la distribución de mezclas gaussiana

Descripción

ejemplo

y = cdf(gm,X) Devuelve la función de distribución acumulativa (CDF) de la distribución de la mezcla gaussiana, evaluada en los valores en.gmX

Ejemplos

contraer todo

Cree un objeto y calcule sus valores CDF.gmdistribution

Defina los parámetros de distribución (medias y covarianzas) de una distribución de mezcla gaussiana bivariada de dos componentes.

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

Cree un objeto mediante la función.gmdistributiongmdistribution De forma predeterminada, la función crea una mezcla de proporción igual.

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 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

Cree un objeto y trace su CDF.gmdistribution

Defina los parámetros de distribución (medias, covarianzas y proporciones de mezcla) de dos componentes de mezcla gaussiana bivariada.

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 conmemora las covarianzas a lo largo de la tercera cota de matriz.cat Las matrices de covarianza definidas son matrices diagonales. contiene los elementos diagonales de la matriz de covarianza del componente.sigma(1,:,i)i

Cree un objeto mediante la función.gmdistributiongmdistribution

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 

Trace la CDF de la distribución de la mezcla gaussiana utilizando.fsurf

fsurf(@(x,y)reshape(cdf(gm,[x(:) y(:)]),size(x)),[-10 10])

Argumentos de entrada

contraer todo

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

Puede crear un objeto mediante o.gmdistributiongmdistributionfitgmdist Utilice la función para crear un objeto especificando los parámetros de distribución.gmdistributiongmdistribution Utilice la función para ajustar un modelo a los datos dados un número fijo de componentes.fitgmdistgmdistribution

Valores en los que evaluar la CDF, especificado como una matriz numérica, donde está el número de observaciones y es el número de variables en cada observación.nmnm

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

valores CDF de la distribución de la mezcla gaussiana, evaluados en, devueltos como un vector numérico-por-1, donde es el número de observaciones en.gmXnnX

Introducido en R2007b