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matlab - 混合正規分布からのベクトルの生成
混合正規分布からベクトルを生成する機能があります。まず、関数を実行して、からベクトルを生成しましたN(mu, Sigma)：
これを使用して 、2 次元空間からベクトルBSXgen(10,2,[0;0],diag([1 1]))を生成できます。10
次に、混合正規分布からデータを生成します。私がやっていること：
私は正しいですか？混合物から本当にデータを生成していますか? よくわからないので、どなたかご意見よろしくお願いします。
r - Rの確率で2つの分布から引き出す
100000 回の確率で 2 つの異なる分布から描画しようとしています。残念ながら、for ループの何が問題なのかわかりませんsimulated_dataが、必要な 100,000 の値ではなく、1 つの値しか追加されません。
質問 1: どうすればこれを修正できますか?
質問 2: リスト内の 100,000 項目をループする必要がない、はるかに効率的な方法はありますか?
r - 3成分正規混合分布の関数を作成しようとしています
3 つの異なるパラメーターを持つ 3 成分正規混合分布からサンプルを生成する R 関数を作成しようとしていますが、エラー メッセージが表示され続けます。
これが私の現在のコードです
python - sklearn を使用して Python でパラメーターのガウス混合物を初期化する
私はsklearnでGaussian Mixtureを実行しようと懸命に努力していますが、確実に機能しないため、何かが欠けていると思います。
私の元のデータは次のようになります。
3 つのコンポーネント = 3 つの遺伝子型 (AA|AB|BB) で混合ガウスを実行したいと考えています。各遺伝子型の重み、各遺伝子型の対数比の平均、および各遺伝子型の強度の平均を知っています。
LogRatio と Strength の列を保持し、NumPy 配列を作成します。
次に、sklearn v0.18 の混合物から関数 GaussianMixture をテストし、sklearn v0.17 の関数 GaussianMixtureModel も試しました (まだ違いがわかりません。どちらを使用すればよいかわかりません)。
これは私が得たものであり、これは良い結果ですが、実行ごとに初期パラメーターが異なる方法で計算されるため、毎回変化します
gaussianMixture または GMM 関数でパラメーターを初期化したいのですが、データをフォーマットする方法がわかりません: (