CDF.

高斯混合分布的累积分布函数

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句法

Y = CDF（GM，X）

描述

例子

y= CDF（GM.那X）返回高斯混合分布的累积分布函数（CDF）GM.，对中值求值X。

例子

全部收缩

计算CDF值

打开生活的脚本

创建一个gmdistribution对象并计算其CDF值。

定义双组分双变量高斯混合分布的分布参数（手段和协方差）。

mu = [1 2; -3 -5];Sigma = [1 1];％共享对角线协方差矩阵

创建一个gmdistribution通过使用的对象gmdistribution功能。默认情况下，该函数创建相同的比例混合物。

gm = Gmdistribution（mu，sigma）

GM =高斯混合物分布，2个尺寸组分中的2个组分组分1：混合比例：0.500000平均值：1 2组分2：混合比例：0.500000平均值：-3 -5

计算CDF值GM.。

x = [0 0; 1 2; 3 3; 5 3];CDF（GM，X）

ans =.4×10.5011 0.6250 0.9111 0.9207

图提供

打开生活的脚本

创建一个gmdistribution对象并绘制其CDF。

定义两种双抗体高斯混合物组分的分布参数（手段，协方差和混合比例）。

p = [0.4 0.6];％混合比例mu = [1 2; -3 -5];％ 方法Sigma = cat(3，[2 .5]，[1 1])％Covari arce 1-by-2-by-2阵列

Sigma = Sigma（：，：，1）= 2.0000 0.5000 sigma（：，:,2）= 1 1

这猫功能沿着第三阵列维度串联Covarece。定义的协方差矩阵是对角线矩阵。西格玛（1，：，i）包含分量的协方差矩阵的对角线元素一世。

创建一个gmdistribution通过使用的对象gmdistribution功能。

gm = Gmdistribution（mu，sigma，p）

GM =高斯混合物分布在2尺寸组件1：混合比例：0.400000平均值：1 2组分2：混合比例：0.600000平均值：-3 -5

绘制高斯混合分布的cdfFSURF.。

gmcdf = @（x，y）arrayfun（@（x0，y0）cdf（gm，[x0 y0]），x，y）;FSURF（GMCDF，[ -  10 10]）

图中包含一个轴。这些轴包含一个函数曲面类型的对象。

输入参数

全部收缩

`GM.`-高斯混合分布
`gmdistribution`目的

高斯混合分布，也称为高斯混合模型（GMM），指定为agmdistribution对象。

你可以创建一个gmdistribution物体使用gmdistribution或Fitgmdist.。使用gmdistribution功能创建一个gmdistribution通过指定分发参数来实现对象。使用Fitgmdist.适合一个功能gmdistribution给定数据数量的组件模型。