Esta página es para la versión anterior. La página correspondiente en inglés ha sido eliminada en la versión actual.
Distribución de mixtura gaussiana
Una distribución de mixtura gaussiana es una distribución multivariante que consta de componentes de una distribución gaussiana multivariante. Cada componente se define por su media y su covarianza, y la mixtura se define mediante un vector de proporciones de mezcla. Cree un objeto de distribución gmdistribution ajustando el modelo a los datos (fitgmdist) o especificando los valores de los parámetros (gmdistribution). Después, utilice las funciones del objeto para realizar un análisis de clusters (cluster, posterior, mahal), evaluar la distribución (cdf, pdf) y generar variables aleatorias (random).
Funciones
Temas
- Crear un modelo de mixtura gaussiano
Cree un objeto de modelo de mixtura gaussiano (GMM) conocido o completamente especificado.
- Fit Gaussian Mixture Model to Data
Simulate data from a multivariate normal distribution, and then fit a Gaussian mixture model (GMM) to the data.
- Simulate Data from Gaussian Mixture Model
Simulate data from a Gaussian mixture model (GMM) using a fully specified
gmdistributionobject and therandomfunction. - Cluster Data Using Gaussian Mixture Model
Partition data into clusters with different sizes and correlation structures.
