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混合ガウス モデルから派生するデータのシミュレート

この例では、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する方法を示します。

既知の 2 成分 GMM オブジェクトを作成します。

mu = [1 2;-3 -5];
sigma = cat(3,[2 0;0 .5],[1 0;0 1]);
p = ones(1,2)/2;
gm = gmdistribution(mu,sigma,p);

GMM の pdf の等高線図をプロットします。

gmPDF = @(x,y)pdf(gm,[x y]);
ezcontour(gmPDF,[-10 10],[-10 10]);
title('Contour lines of pdf');

GMM から 1000 個の確率変量を生成します。

rng('default'); % For reproducibility
X = random(gm,1000);

これらの変量を pdf の等高線図と共にプロットします。

hold on
scatter(X(:,1),X(:,2),10,'.') % Scatter plot with points of size 10
title('Contour lines of pdf and Simulated Data');

参考

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