创建高斯混合模型

此示例演示如何使用以下命令创建已知的或完全指定的高斯混合模型(GMM)对象gmdistribution通过指定分量均值，协方差和混合比例。若要通过将数据拟合到GMM来创建GMM对象，请参见拟合高斯混合模型与数据．

指定二元高斯分布的双组分混合物的分量均值、协方差和混合比例。

Mu = [1 2;-3 -5];%的意思Sigma = cat(3，[2 0; 0.5]，[1 0;0 1]);%协方差P = ones(1,2)/2;%混合比例

一排排的μ对应的分量均值向量，和页σ，σ(:,J)，对应于分量协方差矩阵。

使用创建GMM对象gmdistribution．

Gm = gmdistribution(mu,sigma,p);

使用实例显示GMM属性。

属性(通用)

类gmdistribution的属性:NumVariables DistributionName NumComponents ComponentProportion SharedCovariance NumIterations RegularizationValue NegativeLogLikelihood CovarianceType mu Sigma AIC BIC convergence ProbabilityTolerance

有关属性的描述，请参见gmdistribution．要访问属性的值，请使用点表示法。例如，访问每个GMM组件的变量数量。

dimension = gm.NumVariables

尺寸= 2

将GMM的概率密度函数(pdf)可视化pdf和MATLAB®函数fsurf．

gmPDF = @ (x, y) arrayfun (@ (x0, y0) pdf(通用、(x0 y0)), x, y);fsurf(gmPDF，[-10 10]) title(“GMM的概率密度函数”）;

将GMM的累积分布函数(cdf)可视化提供和f冲浪．

gmCDF = @ (x, y) arrayfun (@ (x0, y0)提供(通用、(x0 y0)), x, y);fsurf(gmCDF，[-10 10])“GMM的累积分布函数”）;

另请参阅

fitgmdist|gmdistribution

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