多維高斯分布講解

1、多維高斯分布講解高斯分布高斯分布：1維高斯分布公式：                  多維高斯分布公式：對于1維的來說   是期望，是方差  ； 對于多維來說D表示X的維數 ， 表示D*D的協(xié)方差矩陣，定義為，為該協(xié)方差的行列式的值。代碼如下：m=0 1' S=eye(2);x1=0.2 1.3&#

2、39; x2=2.2 -1.3'pg1=comp_gauss_dens_val(m,S,x1)pg2=comp_gauss_dens_val(m,S,x2)其中comp_gauss_dens_val函數文件的代碼如下：function z=comp_gauss_dens_val(m,S,x)l,c=size(m);z=(1/( (2*pi)(l/2)*det(S)0.5) )*exp(-0.5*(x-m)'*inv(S)*(x-m);題目大致意思就是判斷x是屬于w1還是w2？代碼如下：P1=0.5;P2=0.5;m1=1

3、0;1' m2=3 3' S=eye(2); x=1.8 1.8'p1=P1*comp_gauss_dens_val(m1,S,x)p2=P2*comp_gauss_dens_val(m2,S,x)題目大致意思就是 給出正態(tài)分布的期望和方差  構造出一些服從這個分布的數據點代碼如下：% Generate the first dataset (case #1)randn('seed',0);m=0 0'

4、;S=1 0;0 1;N=500;X = mvnrnd(m,S,N)'% Plot the first datasetfigure(1), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(1), axis equalfigure(1), axis(-7 7 -7 7)% Generate and plot the second dataset

5、0;(case #2)m=0 0'S=0.2 0;0 0.2;N=500;X = mvnrnd(m,S,N)'figure(2), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(2), axis equalfigure(2), axis(-7 7 -7 7)% Generate and plot the third dataset (case

6、0;#3)m=0 0'S=2 0;0 2;N=500;X = mvnrnd(m,S,N)'figure(3), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(3), axis equalfigure(3), axis(-7 7 -7 7)% Generate and plot the fourth dataset (case #4)m=0 

7、0'S=0.2 0;0 2;N=500;X = mvnrnd(m,S,N)'figure(4), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(4), axis equalfigure(4), axis(-7 7 -7 7)% Generate and plot the fifth dataset (case #5)m=0 0'S=2

8、0;0;0 0.2;N=500;X = mvnrnd(m,S,N)'figure(5), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(5), axis equalfigure(5), axis(-7 7 -7 7)% Generate and plot the sixth dataset (case #6)m=0 0'S=1 0.5;0.5

9、0;1;N=500;X = mvnrnd(m,S,N)'figure(6), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(6), axis equalfigure(6), axis(-7 7 -7 7)% Generate and plot the seventh dataset (case #7)m=0 0'S=.3 0.5;0.5 2;N=50

10、0;X = mvnrnd(m,S,N)'figure(7), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(7), axis equalfigure(7), axis(-7 7 -7 7)% Generate and plot the eighth dataset (case #8)m=0 0'S=.3 -0.5;-0.5 2;N=500;X = mvnr