在R语言中,可以使用多种函数库来进行高斯曲线的拟合,如“ggplot2”、“stats”等。高斯曲线的数学表达式为y = mx + b,其中m是曲线斜率,b是曲线截距。 四、拟合过程 在R语言中,可以使用“ggplot2”或“stats”库中的函数来进行高斯曲线的拟合。以下是一个简单的示例: 1. 导入必要的库: ```r library(...
6. 可视化拟合结果 将拟合结果可视化,有助于更清楚地理解模型。 # 绘制拟合结果ggplot(clean_data,aes(x=value))+geom_density(aes(y=..density..))+geom_line(aes(y=model$density),color="red")+labs(title="混合高斯拟合结果",x="数值",y="密度") 1. 2. 3. 4. 5. 该段代码将在数据的密度图...
高斯混合模型(Gaussian Mixed Model, GMM) 是一种常见的聚类算法,与K均值算法类似,同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布(又叫正态分布) 的, 当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 下面是一个高斯混合分布得例子,如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据...
在R语言中,可以使用函数`fitdistr()`来进行高斯曲线的拟合。`fitdistr()`函数是由`MASS`包提供的,可以用于拟合原始数据到指定的概率分布。下面是一个示例代码: #安装和加载MASS包 install.packages("MASS") library(MASS) #创建一个随机的正态分布数据 set.seed(123) data <- rnorm(1000, mean = 0, sd =...