random
混合ガウス分布による確率変量
説明
例
gmdistribution オブジェクトを作成し、確率変量を生成します。
2 成分の二変量混合ガウス分布の分布パラメーター (平均と共分散) を定義します。
mu = [1 2;-3 -5];
sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrix関数 gmdistribution を使用して gmdistribution オブジェクトを作成します。既定では、この関数は等比率の混合を作成します。
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
1000 個の確率変量を生成します。
rng('default'); % For reproducibility [Y,compIdx] = random(gm,1000);
compIdx(i) は、i 番目の確率変量 Y(i,:) を生成するために使用された混合成分を示します。Component 1 によって生成された確率変量の個数をカウントします。
numIdx1 = sum(compIdx == 1)
numIdx1 = 512
gm は混合比率が均等なので、random は約半分の確率変量の生成に Component 1 を使用します。
scatter を使用して、生成された確率変量をプロットします。
scatter(Y(:,1),Y(:,2),10,'.') % Scatter plot with points of size 10
乱数発生器をリセットして、同じ確率変量を生成します。
2 つの二変量混合ガウス成分の分布パラメーター (平均、共分散および混合比率) を定義します。
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
関数 cat は、3 番目の配列次元に沿って共分散を連結します。定義される共分散行列は対角行列です。sigma(1,:,i) には成分 i の共分散行列の対角要素が格納されます。
関数 gmdistribution を使用して gmdistribution オブジェクトを作成します。
gm = gmdistribution(mu,sigma);
現在の乱数発生器の状態を保存してから、gm を使用して確率変量を生成します。
s = rng; r = random(gm)
r = 1×2
-1.1661 -7.2588
乱数発生器の状態を s に戻してから、gm を使用して確率変量を生成します。前と同じ値になります。
rng(s); r1 = random(gm)
r1 = 1×2
-1.1661 -7.2588
入力引数
出力引数
バージョン履歴
R2007b で導入
