가우스 혼합 분포
가우스 혼합 분포에서 임의 표본 피팅, 실행, 생성
가우스 혼합 분포는 다변량 가우스 분포 성분으로 구성된 다변량 분포입니다. 각 성분은 해당 평균과 공분산으로 정의되고, 혼합은 혼합 비율로 구성된 벡터로 정의됩니다. 모델을 데이터에 피팅(fitgmdist
)하거나 모수 값을 지정(gmdistribution
)하여 분포 객체 gmdistribution
을 생성하십시오. 그런 다음, 객체 함수를 사용하여 군집 분석을 수행하고(cluster
, posterior
, mahal
), 분포를 실행하고(cdf
, pdf
), 확률 변량을 생성합니다(random
).
함수
도움말 항목
- 가우스 혼합 모델 생성하기
알려진 또는 완전히 지정된 GMM(가우스 혼합 모델) 객체를 생성합니다.
- Fit Gaussian Mixture Model to Data
Simulate data from a multivariate normal distribution, and then fit a Gaussian mixture model (GMM) to the data.
- 가우스 혼합 모델의 데이터 시뮬레이션
완전히 지정된
gmdistribution
객체와random
함수를 사용하여 가우스 혼합 모델(GMM)의 데이터를 시뮬레이션합니다. - 가우스 혼합 모델을 사용하여 군집화하기
데이터를 크기와 상관관계 구조가 각각 다른 군집으로 분할합니다.