这里有两个Python库里的函数可供使用。 numpy.random.multivariate_normal()[官方文档]== scipy.stats.multivariate_normal()[官方文档] numpy函数的使用方法,在我之前的高斯函数介绍中,有比较详细的介绍 正态分布采样实现-链接 而scipy中,需要在上述的基础上,再使用 rvs(mean=None, cov=1) Draw random samples f...
型随机变量的分布,第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值,第二个参数σ2是此随机变量的方差,所以正态分布记作N(μ,σ2 )。 遵从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ,而取离μ越远的值的概率越小;σ越小,分布越集中在μ附近,σ越大,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是:关于...
它在代码中的实现如下: 如何实现高斯运动? 1. 一个新的意思,是你的旧意思加上通常称为你的动作。所以,如果你在x方向移动超过10米,这将是10米,你知道西格玛广场是你的旧西格玛广场加上高斯运动的方差。这就是你需要知道的,这只是一个补充。 2. 在预测步骤中得到的高斯只是将这两个东西加起来,mu加上u和sigm...
以3X3大小的二维高斯滤波为例,对于某个像素点,以其为中心的3X3邻域如下图所示,在x、y方向取值如下,将其带入G(x,y)可得到高斯分布对应的权值。不过这些权值的和不等于1(小于1),一般会把它们再做归一化处理。 设高斯滤波半径为r,则邻域大小一般为2*r+1,生成高斯滤波加权系数示例代码如下。 void generateGaussi...
高斯混合模型 该模型认为,需要聚类的样本是符合k个多维高斯分布的函数的组合。用公式表示如下: 其中α为各个分布的权重,和为1。后面的部分是一个高斯分布。因为该模型就存在隐变量,所以求解使用EM算法。算法的具体推导详见《统计学习方法》李航。 求解该模型的算法如下: ...