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1、多维高斯分布讲解高斯分布高斯分布：1维高斯分布公式： 多维高斯分布公式：对于1维的来说 是期望，是方差 ； 对于多维来说D表示X的维数 ， 表示D*D的协方差矩阵，定义为，为该协方差的行列式的值。 代码如下：m=[0 1]'; S=eye(2);x1=[0.2 1.3]'; 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函数文件的代码如下：fu
2、nction [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)); 题目大致意思就是判断x是属于w1还是w2？代码如下：P1=0.5;P2=0.5;m1=[1 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) 题目
3、大致意思就是 给出正态分布的期望和方差 构造出一些服从这个分布的数据点代码如下：% Generate the first dataset (case #1)randn('seed',0);m=[0 0]';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
4、the second dataset (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 #3)m=[0 0]';S=[2 0;0 2];N=500;X = mvnrnd(m,S,N)';figure(3), plo
5、t(X(1,:),X(2,:),'.');figure(3), axis equalfigure(3), axis([-7 7 -7 7]) % Generate and plot the fourth dataset (case #4)m=[0 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 plo
6、t the fifth dataset (case #5)m=[0 0]';S=[2 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 1];N=500;X = mvnrnd(m,S,N)';figure(6),
7、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=500;X = mvnrnd(m,S,N)';figure(7), plot(X(1,:),X(2,:),'.');figure(7), axis equalfigure(7), axis([-7 7 -7 7]) % Generate
8、and plot the eighth dataset (case #8)m=[0 0]';S=[.3 -0.5;-0.5 2];N=500;X = mvnrnd(m,S,N)';figure(8), plot(X(1,
