1
Q
高斯基函數
A
回答
0
要從多元正態分佈中採樣,請使用統計工具箱中的MVNRND函數。例如:
MU = [2 3]; %# mean
COV = [1 1.5; 1.5 3]; %# covariance (can be isotropic/diagonal/full)
p = mvnrnd(MU, COV, 1000); %# sample 1000 2D points
plot(p(:,1), p(:,2), '.') %# plot them
2
由於每個高斯基與一個與輸入相同維的中心相關聯,我們稱之爲c。如果x是你的輸入,你可以計算出輸出
y = exp(- 0.5 * (x-c)'*(x-c))
這將X和C的任何尺寸的工作,只要它們是相同的。更一般的形式是
y = sqrt(det(S)) * exp(- 0.5 * (x-c)'* S * (x-c))
其中S是一些正定矩陣,以及逆協方差矩陣。一個簡單的例子是把S作爲一個對角線矩陣,在對角線上有正數條目。
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但在2 - 維的情況下我不應該也算DET(S),其中S是X的協方差,或者我可以跳過它? – Simon 2010-10-28 12:25:49
@Jack對於二維情況,我認爲S是簡單的身份。你當然可以在那裏有一個S矩陣。請注意,我將S用於協方差矩陣的逆矩陣,而不是協方差矩陣。如果你想基函數的輸出積分爲1,那麼你需要另一個1 /(2 * pi)乘法項。但是對於基礎函數,你通常不需要這樣的約束。 – srean 2010-10-28 12:42:31
@srean具有2D輸入和1D輸出的多項式和S形基函數如何?我發現很少有書籍談論這些,但只有一維實例(例如PRML p139),因爲我剛剛進入線性基函數模型。 – Edityouprofile 2016-02-05 07:29:00