cdf
가우스 혼합 분포에 대한 누적 분포 함수
설명
예제
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 matrixgmdistribution 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)
ans = 4×1
0.5011
0.6250
0.9111
0.9207
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])

입력 인수
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.
cdf를 계산할 지점의 값으로, n×m 숫자형 행렬로 지정됩니다. 여기서 n은 관측값 개수이고 m은 각 관측값에서의 변수 개수입니다.
데이터형: single | double
버전 내역
R2007b에 개발됨
MATLAB Command
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