問題タブ [probability-density]

私が持っているランダムプロセスの実現の確率密度関数を推定するために、Matlab 関数「hist」を使用しています。

私は実際には:

1) h0 のヒストグラムを取る

2) 1 を得るためにその面積を正規化する

3) 正規化された曲線をプロットします。

問題は、使用するビンの数に関係なく、ヒストグラムが 0 から開始されず、0 に戻らないことですが、そのような動作が本当に好きです。

私が使用するコードは次のとおりです。

そして、私が得るプロットは次のとおりです。

連続確率変数の既知の確率密度があります。C++ で OpenCV を使用して、この確率密度に従うポイントを生成するにはどうすればよいですか? つまり、RNG::uniform が行うことを実行したいのですが、任意の確率分布が必要です。前もって感謝します。

誰でも私の matlab プログラムに光を当てることができますか? 2 つのセンサーからのデータがありkNN、それぞれを個別に分類しています。どちらの場合も、トレーニング セットは次のように合計 42 行のベクトルのセットのように見えます。

次に、サンプルを取得します。たとえば[40 30 50 25 40 25 30]、サンプルを最も近い隣人に分類したいと思います。近接の基準として、ユークリッド メトリックsqrt(sum(Y ² ))を使用します。ここYで、 は各要素の差であり、サンプルとトレーニング セットの各クラスの間の距離の配列が得られます。

だから、2つの質問：

• クラス 1: 60%、クラス 2: 30%、クラス 3: 5%、クラス 5: 1% などのように、距離を確率の分布に変換することは可能ですか?

追加: 今までは Formula: を使用していますが、正しいヒストグラムまたはヒストグラムprobability = distance/sum of distancesをプロットできません。cdfこれにより、何らかの方法で分布が得られますが、そこに問題があります。距離が大きい場合、たとえば 700 の場合、最も近いクラスが最大の確率になりますが、距離が大きすぎて正しくないためです。どのクラスと比べても。

• 2 つの確率密度関数を取得できる場合は、それらの積を計算すると思います。出来ますか？

どんな助けや発言も大歓迎です。

28 df が 7.5 までの x であるカイ 2 乗分布の密度関数のグラフを R でプロットしようとしています。

今まで、私が集めてきたものからこれを得ました：

しかし、プロットは機能していないようです._.