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我想在 Python 中构造和 1D 绘制一个单变量高斯混合,其中包含三个分量,其中我已经有了它的参数,包括 mu、sigma、mix 系数。

我所追求的在 MATLAB 中有一个等价物,即 gmdistribution(mu,sigma,p)

我认为代码应该是这样的:

from numpy import *
from matplotlib.pylab import *
from sklearn import mixture

gmm = mixture.GMM(n_components=3)
gmm.means_ = np.array([[-1], [0], [3]])
gmm.covars_ = np.array([[1.5], [1], [0.5]]) ** 2
gmm.weights_ = np.array([0.3, 0.5, 0.2])
fig = plt.figure(figsize=(5, 1.7))

ax = fig.add_subplot(131)
#ax.plot(gmm, '-k') 

想知道怎么做...

干杯

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1 回答 1

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假设高斯是独立的,并且您想要绘制 pdf,您可以组合由概率加权的基础高斯 pdf:

import numpy as np
import scipy.stats as ss
import matplotlib.pyplot as plt

means = -1., 0., 3.
stdevs = 1.5, 1., 0.5
weights = 0.3, 0.5, 0.2

x = np.arange(-5., 5., 0.01)

pdfs = [p * ss.norm.pdf(x, mu, sd) for mu, sd, p in zip(means, stdevs, weights)]

density = np.sum(np.array(pdfs), axis=0)
plt.plot(x, density)

这是正确的,需要一点基本的概率论。

于 2014-07-22T04:27:39.217 回答