cdf

가우스 혼합 분포에 대한 누적 분포 함수

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구문

y = cdf(gm,X)

설명

y = cdf(gm,X)는 가우스 혼합 분포 gm에 대한 누적 분포 함수(cdf)를 X의 값에서 계산하여 반환합니다.

예제

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cdf 값 계산하기

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gmdistribution 객체를 생성하고 해당 객체의 cdf 값을 계산합니다.

두 개의 이변량 가우스 혼합 분포 성분으로 구성된 분포 파라미터(평균 및 공분산)를 정의합니다.

mu = [1 2;-3 -5];
sigma = [1 1]; % shared diagonal covariance matrix

gmdistribution 객체는 gmdistribution 함수를 사용하여 생성할 수 있습니다. 기본적으로, 이 함수는 성분의 비율이 동일하도록 혼합합니다.

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

gm의 cdf 값을 계산합니다.

X = [0 0;1 2;3 3;5 3];
cdf(gm,X)

cdf 플로팅하기

라이브 스크립트 열기

gmdistribution 객체를 생성하고 해당 객체의 cdf를 플로팅합니다.

두 개의 이변량 가우스 혼합 성분으로 구성된 분포 파라미터(평균, 공분산 및 혼합 비율)를 정의합니다.

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

cat 함수는 세 번째 배열 차원을 따라 공분산을 결합합니다. 정의된 공분산 행렬은 대각 행렬입니다. sigma(1,:,i)는 성분 i의 공분산 행렬의 대각선 요소를 포함합니다.

gmdistribution 객체는 gmdistribution 함수를 사용하여 생성할 수 있습니다.

gm = gmdistribution(mu,sigma,p)

gm = 

Gaussian mixture distribution with 2 components in 2 dimensions
Component 1:
Mixing proportion: 0.400000
Mean:     1     2

Component 2:
Mixing proportion: 0.600000
Mean:    -3    -5

fsurf를 사용하여 가우스 혼합 분포의 cdf를 플로팅합니다.

gmCDF = @(x,y) arrayfun(@(x0,y0) cdf(gm,[x0 y0]),x,y);
fsurf(gmCDF,[-10 10])

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type functionsurface.

입력 인수

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`gm` — 가우스 혼합 분포
`gmdistribution` 객체

가우스 혼합 분포(가우스 혼합 모델 또는 GMM이라고도 함)로, gmdistribution 객체로 지정됩니다.

gmdistribution 또는 fitgmdist를 사용하여 gmdistribution 객체를 생성할 수 있습니다. gmdistribution 객체는 gmdistribution 함수를 사용하여 분포 파라미터를 지정하여 생성할 수 있습니다. fitgmdist 함수를 사용해, 고정된 개수의 성분이 주어진 경우에 gmdistribution 모델을 데이터에 피팅합니다.