混合ガウス分布
混合ガウス分布から無作為標本への当てはめ、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。モデルをデータに当てはめる (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 (cluster、posterior、mahal)、分布の評価 (cdf、pdf)、確率変量の生成 (random) を行います。
関数
トピック
- 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 モデルの当てはめ
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) を当てはめます。
- 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 モデルを使用したクラスタリング
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。
