09-高斯数据可视化-江静.ppt

1.二维高斯数据的生成 直接采用randn(m,n)函数就可以了，它生成的就是符合（0，1）标准正态分布随机数。若要生成均值为mu，均方差为sigma的正态分布随机数，可以用 randn.*sigma+mu 命令或者 normrnd(mu,sigma,m,n)产生。 2.二维高斯分布在matlab中可视化 从视觉上来看应该是一个三维的图像。XoY平面是由meshgrid（x，y）函数来创建的二维网格数据。第三维Z轴就是randn(m,n)产生的二维高斯数据所对应的概率密度。 meshgrid(x,y)函数 meshgrid命令是以x,y向量为基准，来产生在x~y平面的栅格点坐标值的矩阵。 [X,Y]=meshgrid(x,y) 说明：X,Y是栅格点的坐标，为矩阵；x,y为向量。当两向量取值相同时，可省略一个参数。 二维正态分布的联合概率密度即分布函数 clear; clc; A=randn(10000,2); %随机生成二维高斯数据； mu1=mean(A); %求A的均值； Sigma2=cov(A); %求A的协方差矩阵； [x,y]=meshgrid(linspace(-5,5,100)); xy=[x(:) y(:)]; %产生网格数据; p=mvnpdf(xy,mu1,Sigma2); %求取联合概率密度; P=reshape(p,100,[]); %矩阵变换 ； subplot(1,2,1);surf(x,y,P);... %绘制曲面图； title(二维高斯曲面图（surf） ) subplot(1,2,2);mesh(x,y,P);... %绘制线框图； title(二维高斯线框图(mesh)) Thank you! * * * * matlab在概率统计中的应用二维高斯数据的可视化 江 静 201031282  二维随机数的协方差 通常协方差矩阵也可以这样表示，二维样本相关系数μ也就是下面的ρ ，由于是线性无关的，故相关系数为0。 实现代码如下：