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posterior

Probabilidad posterior de componente de mezcla gaussiana

Descripción

ejemplo

P = posterior(gm,X) Devuelve la probabilidad posterior de cada componente de mezcla gaussiana en cada observación en.gmX

[P,nlogL] = posterior(gm,X) también devuelve el valor de logverosimilitud negativo del modelo de mezcla gaussiana dados los datos.gmX

Ejemplos

contraer todo

Genere aleatorias aleatorios que sigan una mezcla de dos distribuciones Gaussianas bivariadas utilizando la función.mvnrnd Ajuste un modelo de mezcla gaussiana (GMM) a los datos generados mediante la función y, a continuación, calcule las probabilidades posteriores de los componentes de la mezcla.fitgmdist

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

mu1 = [2 2];          % Mean of the 1st component sigma1 = [2 0; 0 1];  % Covariance of the 1st component mu2 = [-2 -1];        % Mean of the 2nd component sigma2 = [1 0; 0 1];  % Covariance of the 2nd component

Genere un número igual de variados aleatorios de cada componente y combine los dos conjuntos de variables aleatorias.

rng('default') % For reproducibility r1 = mvnrnd(mu1,sigma1,1000); r2 = mvnrnd(mu2,sigma2,1000); X = [r1; r2];

El conjunto de datos combinado contiene variados aleatorios después de una mezcla de dos distribuciones Gaussianas bivariadas.X

Ajuste un GMM de dos componentes a.X

gm = fitgmdist(X,2)
gm =   Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions Component 1: Mixing proportion: 0.500765 Mean:   -1.9675   -0.9654  Component 2: Mixing proportion: 0.499235 Mean:    1.9657    2.0342 

Trazar utilizando.Xscatter Visualice el modelo ajustado utilizando y.gmpdffcontour

figure scatter(X(:,1),X(:,2),10,'.') % Scatter plot with points of size 10 hold on gmPDF = @(x,y)reshape(pdf(gm,[x(:) y(:)]),size(x)); fcontour(gmPDF,[-6 8 -4 6]) c1 = colorbar; ylabel(c1,'Probability Density Function')

Calcule las probabilidades posteriores de los componentes.

P = posterior(gm,X);

es la probabilidad posterior del componente de mezcla gaussiana dada observación.P(i,j)ji

Trace las probabilidades posteriores utilizando la función.Component 1scatter Utilice los colores circulares para visualizar los valores de probabilidad posteriores.

figure scatter(X(:,1),X(:,2),10,P(:,1)) c2 = colorbar; ylabel(c2,'Posterior Probability of Component 1')

Trazar las probabilidades posteriores de.Component 2

figure scatter(X(:,1),X(:,2),10,P(:,2)) c3 = colorbar; ylabel(c3,'Posterior Probability of Component 2')

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

Datos, especificados como una matriz-por-numérica, donde es el número de observaciones y es el número de variables en cada observación.nmnm

Si una fila de Contains, a continuación,XNaNs posterior excluye la fila del cálculo. El valor correspondiente es.PNaN

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

La probabilidad posterior de cada componente de mezcla gaussiana en cada observación en, devuelta como un vector numérico, donde es el número de observaciones en y es el número de componentes de la mezcla en.gmXnknXkgm

es la probabilidad posterior del componente de mezcla gaussiana dado observación, probabilidad (componente | observación).P(i,j)jiji

Valor de logverosimilitud negativo del modelo de mezcla gaussiana dados los datos, devueltos como un valor numérico.gmX

Introducido en R2007b