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混合ガウス分布

混合ガウス分布から無作為標本を近似、評価および生成

"混合ガウス分布" は、多変量ガウス分布成分から構成される多変量分布です。各成分は平均と分散によって定義され、混合は混合比率のベクトルによって定義されます。モデルをデータにあてはめる (fitgmdist) かパラメーター値を指定する (gmdistribution) ことにより、分布オブジェクト gmdistribution を作成します。そして、オブジェクト関数を使用して、クラスター分析の実行 (clusterposteriormahal)、分布の評価 (cdfpdf)、確率変量の生成 (random) を行います。

混合ガウス分布の詳細については、混合ガウス モデルを参照してください。

関数

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fitgmdistデータへの混合ガウス モデルのあてはめ
gmdistribution混合ガウス モデルの作成
cdf混合ガウス分布の累積分布関数
cluster混合ガウス分布からクラスターを作成
mahal混合ガウス成分に対するマハラノビス距離
pdf混合ガウス分布に対する確率密度関数
posterior混合ガウス成分の事後確率
random混合ガウス分布による確率変量

トピック

混合ガウス モデル

混合ガウス モデル (GMM) には、k 個の多変量正規密度成分が含まれています。ここで、k は正の整数です。

混合ガウス モデルの作成

既知の、つまり完全に指定された混合ガウス モデル (GMM) オブジェクトを作成します。

データへの混合ガウス モデルのあてはめ

多変量正規分布から派生するデータをシミュレートし、そのデータに混合ガウス モデル (GMM) をあてはめます。

混合ガウス モデルから派生するデータのシミュレート

完全に指定した gmdistribution オブジェクトと関数 random を使用して、混合ガウス モデル (GMM) から派生するデータをシミュレートします。

混合ガウス モデルによるクラスタリング

サイズおよび相関の構造が異なる複数のクラスターにデータを分割します。