La traducción de esta página aún no se ha actualizado a la versión más reciente. Haga clic aquí para ver la última versión en inglés.

cdf

Función de distribución acumulativa para una distribución de mixtura gaussiana

contraer todo en la página

Sintaxis

y = cdf(gm,X)

Descripción

y = cdf(gm,X) devuelve la función de distribución acumulativa (cdf) de la distribución de mixtura gaussiana gm, evaluada en los valores de X.

ejemplo

Ejemplos

contraer todo

Abrir script en vivo

Cree un objeto gmdistribution y calcule sus valores de la cdf.

Establezca los parámetros de distribución (medias y covarianzas) de una distribución de mixtura gaussiana de dos variables y dos componentes. 

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

Cree un objeto gmdistribution usando la función gmdistribution. De forma predeterminada, la función crea una mixtura de proporción equitativa.

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

Calcule los valores de la cdf de gm. 

X = [0 0;1 2;3 3;5 3];
cdf(gm,X)
ans = 4×1

    0.5011
    0.6250
    0.9111
    0.9207
Abrir script en vivo

Cree un objeto gmdistribution y represente su cdf.

Establezca los parámetros de distribución (medias, covarianzas y proporciones de mezcla) de dos componentes de mixtura gaussiana de dos variables.

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

La función cat concatena las covarianzas en la dimensión del tercer arreglo. Las matrices de covarianza establecidas son matrices diagonales. sigma(1,:,i) contiene los elementos diagonales de la matriz de covarianzas del componente i.

Cree un objeto gmdistribution usando la función gmdistribution. 

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

Represente la cdf de la distribución de mixtura gaussiana usando fsurf.

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

Argumentos de entrada

contraer todo

Distribución de mixtura gaussiana, también llamada modelo de mixtura gaussiana (GMM), especificada como un objeto gmdistribution.

Puede crear un objeto gmdistribution usando gmdistribution o fitgmdist. Use la función gmdistribution para crear un objeto gmdistribution indicando los parámetros de distribución. Use la función fitgmdist para ajustar un modelo gmdistribution a los datos de acuerdo con un determinado número de componentes.

Valores en los que evaluar la cdf, especificados como una matriz numérica de n por m, donde n es el número de observaciones y m es el número de variables de cada observación.

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

Valores de la cdf de la distribución de mixtura gaussiana gm, evaluados en X y devueltos como un vector numérico de n por 1, donde n corresponde al número de observaciones de X.

Historial de versiones

Introducido en R2007b

Consulte también

| | | |

Temas