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多変量正規分布からサンプリングする便利な方法を探していました。それを行うためのすぐに利用できるコードスニペットを知っている人はいますか? 行列/ベクトルについては、 BoostやEigen、またはよく知らない別の驚異的なライブラリを使用したいと思いますが、ピンチでGSLを使用することもできます。また、メソッドが正定値を必要とするのではなく、非負定値共分散行列を受け入れた場合 (たとえば、コレスキー分解のように) も気に入っています。これは MATLAB、NumPy などに存在しますが、既製の C/C++ ソリューションを見つけるのに苦労しました。

自分で実装する必要がある場合は、不平を言いますが、それで問題ありません。私がそうするなら、ウィキペディアは私がそうすべきだと思わせます

1. n 0 平均、単位分散、独立正規サンプルを生成します (boost はこれを行います)
2. 共分散行列の固有分解を求める
3. 対応する固有値の平方根によってn 個のサンプルのそれぞれをスケーリングします
4. スケーリングされたベクトルに、分解によって見つかった正規直交固有ベクトルの行列を事前に乗算することにより、サンプルのベクトルを回転させます

これは早く活躍してほしいです。共分散行列が正であるかどうかを確認する価値がある場合、誰かが直観を持っていますか?もしそうなら、代わりにコレスキーを使用しますか?

Java でGMM (ガウス混合モデル)を作成するにはどうすればよいですか? MATLAB にはいくつかの実装がありますが、それに関するドキュメントと Java のサンプル コードを探しています。

PS:可能であれば、コードに Weka の実装をどのように採用できますか?

PS 2: http://www.lix.polytechnique.fr/~nielsen/MEF/を見つけました。GMM のソース コードはどこにあるので、自分のコードに採用できますか?

PS 3:見つかった他のコードは次のとおりです: http://www.dii.unisi.it/~freno/JProGraM.htmlですが、それを採用する方法にはまだ問題があります。入力の List を指定し、アルゴリズムからすべての分類された要素のリストを取得する必要があります。

私は自分のプロジェクトのために単純な遺伝的アルゴリズム ライブラリを学習して実装しようとしています。現時点では、集団の進化、選択の準備ができており、Java と Scala で私の遺伝的進化エンジンにガウス突然変異演算子(GMO) のような単純で優れた突然変異演算子を実装しようとしています。

Gaussian Mutation Operator (GMO) に関する情報を論文A Mutation operator based on a Pareto ranking for multi-objective evolutionary algorithm (PM Mateo, I. Alberto) の 6 ページと 7 ページに見つけました。

しかし、Java でこのガウス突然変異演算子とこの演算子の他の有用なバリアントを実装する方法に関する他の情報を見つけるのに問題があります。私は何をすべきか？

random Java utilの関数を使用していrandom.nextGaussian()ますが、このメソッドは 0 から 1 の間の乱数しか返しません。

そう、

a) この場合、戻り値の精度を変更するにはどうすればよいですか? (たとえば、ステップが 0.00001 に等しい 0 と 1 の間のランダムな倍精度数を取得したい。)

b) また、-1 と 1 の間ではなく、自分のゲノムの値についてローカルで検索したいので、この関数に対してどのようにmuandを指定できますか? どうすればそのローカルな研究を自分のゲノム値に合わせて調整できますか?sigma

調査の結果、b) の質問に対する答えが見つかりました。次のようにガウス乱数を置き換えることができるようです。

ここでmean= 私のゲノム値。

( 「How can I generate random numbers with a normal or Gaussian distribution?」の一番下のページの方法を参照してください。)

MATLAB で利用できるimfilterに相当する 3D はありますか? ガウス フィルタリングを 3D ヒストグラムに適用したいと考えています。(3D) ガウス フィルターを作成し、ヒストグラムの各要素をループして、対応するデータ エントリを合計することで、自分で実装するつもりでした。

ただし、すでに何かが存在する場合、またはそれを行うより賢い方法がある場合は、遅くて非効率的な方法で自分で実装したくありませんでした。

ランク 1 で共分散行列を更新するプロジェクトで、多項ガウス密度を何度も計算します。共分散をゼロから計算する代わりに、cholupdate関数を使用して新しいサンプルを共分散に追加し、新しいサンプルを共分散から削除しました。このようにして、更新は、共分散行列の $O(n^3)$ コレスキー分解ではなく、$O(n^2)$ で行われるように指示されます。

実際にはコードはかなり複雑ですが、ここでは単純化しました。Rt\xMATLAB で上三角行列の逆行列 (コードの一部) を計算するより高速な方法があるかどうか疑問に思います。MATLAB でより効率的に行うためのアイデアはありますか。

この方法では、行列式の計算も高速になることに注意してください。したがって、新しい方法は、行列式の計算にも悪くありません。

私は画像を持っており、私の目的は画像を二値化することです。ローパス ガウス フィルターで画像をフィルター処理し、画像の強度ヒストグラムを計算しました。

二値化のしきい値を取得できるように、ヒストグラムの平滑化を実行したいと考えています。ローパスフィルターを使用しましたが、うまくいきませんでした。使ったフィルターはこれ。

誰でもこれで私を助けることができますか？ヒストグラムの平滑化に関するプロセスは何ですか?

ご協力ありがとうございました。

指定された平均と標準を持つ整数のセットを生成する方法を探しています。偏差。

ランダムライブラリを使用すると、ガウス形式で分散されたランダムなdoubleのセットを生成できます。これは次のようになります。

ただし、私のアプリケーションでは、doubleではなく整数が必要です。だから私の質問は、どのように上記と同等のものを生成しますが、doubleの代わりに整数を生成しますか？考えられる方法の1つは、何らかの方法でdoubleを整数に変換することですが、ベルの形状と平均/標準を実際に保持する方法でこれを実行できるかどうかを知るために、ランダムライブラリがどのように機能するかについては十分にわかりません。 。偏差。

ここでの目標は、特定のサイズの整数のセットを正しい平均と標準で取得することであるため、それほどランダムではないことを述べておく必要があります。偏差。

理想的には、生成できる最小値と最大値も指定したいのですが、doubleの場合でもこれを行う方法が見つからないため、これに関する提案も歓迎します。

n 次元のベクトル (1xn データセットで、画像データではありません) があり、それにガウス フィルターを適用したいと考えています。Image Processing Toolkit と他にいくつかあります (リストが必要かどうか尋ねてください)。

おそらく、関数のhsizeパラメーターを のようなものにすることができます。次のステップとしてベクターに適用するために使用できますか、それとも別のものを使用する必要がありますか?fspecial[1 n]imfilter

Matlab でガウス フィルターを 2 次元画像データに適用する方法については、かなりの数の例を見てきましたが、プラットフォームとしての Matlab にはまだ比較的慣れていないので、例は本当に良いでしょう。

注：私は現在、それを試して何が起こるかを確認する立場にありません（現在、Matlabがインストールされているマシンではありません）。それ以外の場合は、最初に試してfspecial、 とimfilter.

多変量正規ランダム分布を実行する関数が存在するかどうか疑問に思っています..検索して、C++を使用したOpenCVで見つけました..C#で欲しい..誰か助けてくれますか?

皆さん、ありがとうございました

ここに、平均 0f 1 と標準偏差 0.5 を持つ乱数を生成するコードがあります。しかし、与えられた平均と分散のガウス乱数を否定できるように、このコードをどのように変更すればよいでしょうか?