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1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,matlab在概率统计中的应用,二维高斯数据的可视化,江 静 201031282,1.二维高斯数据的生成,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。
2、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xy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，二维样本相关系数也就是下面的 ，由于是线性无关的，故相关系数为0。,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
3、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),实现代码如下：,Thank you!,
高斯数据可视化-江静
