x=np.linspace(-3,3,100)y=np.linspace(-3,3,100)X,Y=np.meshgrid(x,y)pos=np.dstack((X,Y))Z=multivariate_normal.pdf(pos,mean=mean,cov=cov)plt.contour(X,Y,Z,levels=10)plt.title('Contour Plot of Bivariate Normal Dist
利用scipy.stats中的multivariate_normal函数,我们创建一个多维高斯分布对象,以便后续计算。 rv=multivariate_normal(mean,covariance) 1. 第四步:计算概率密度函数 我们可以计算给定点的概率密度。在这里,以 [x, y] 为例,计算该点的概率密度。 # 例如,对于点 (1, 1)x,y=1,1pdf_value=rv.pdf([x,y])# ...
# 创建多元正态分布对象 multivariate_dist = multivariate_normal(mean=mean, cov=covariance) # 计算概率密度函数 x = np.array([0, 0]) pdf_value = multivariate_dist.pdf(x) print("概率密度函数值为:", pdf_value) ``` 3.2 应用示例 多元正态分布在数据分析、模式识别、金融风险管理等领域有着广泛...
# 创建多元正态分布对象 multivariate_dist = multivariate_normal(mean=mean, cov=covariance) # 计算概率密度函数 x = np.array([0, 0]) pdf_value = multivariate_dist.pdf(x) print("概率密度函数值为:", pdf_value) ``` 3.2 应用示例 多元正态分布在数据分析、模式识别、金融风险管理等领域有着广泛...
def logLH(X, Pi, Mu, Var): n_points, n_clusters = len(X), len(Pi) pdfs = np.zeros(((n_points, n_clusters))) for i in range(n_clusters): pdfs[:, i] = Pi[i] * multivariate_normal.pdf(X, Mu[i], np.diag(Var[i])) return np.mean(np.log(pdfs.sum(axis=1))) def...
p = multivariate_normal(mean=mu, cov=sigma) return p.pdf(dataset) def select_threshold(probs, test_data): best_epsilon = 0 best_f1 = 0 f = 0 stepsize = (max(probs) - min(probs)) / 1000; epsilons = np.arange(min(probs), max(probs), stepsize) ...
使用scipy.stats中的multivariate\_normal函数来计算联合概率密度：```python rv = multivariate_normal(mean, cov) # 创建一个多元正态分布对象 ```最后，绘制联合概率密度函数的等高线图：```python plt.contourf(x, y, rv.pdf(pos)) # 使用matplotlib绘制等高线图，并填充颜色区域 plt.colorbar() # ...
mset_model = MSET(memory_matrix=normal_data) 计算残差 计算实际观测值与MSET估计值之间的残差,作为异常检测的基础: # filepath: deephub\5\20250327\article.md # Simulated test data (normal + some anomalies) test_data = np.vstack([ np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=450), # Normal...
1deflogLH(X, Pi, Mu, Var):2n_points, n_clusters =len(X), len(Pi)3pdfs =np.zeros(((n_points, n_clusters)))4foriinrange(n_clusters):5pdfs[:, i] = Pi[i] *multivariate_normal.pdf(X, Mu[i], np.diag(Var[i]))6returnnp.mean(np.log(pdfs.sum(axis=1)))789defplot_cluste...
NumPy提供了numpy.random.multivariate_normal函数来生成多元正态分布的样本。 1.24.2.1.1 多元正态分布的定义 多元正态分布的概率密度函数(PDF)定义为: f ( x ; μ , Σ ) = 1 ( 2 π ) k ∣ Σ ∣ exp ( − 1 2 ( x − μ ) T Σ − 1 ( x − μ ) ) f(\mathbf{x};...