在Matlab中生成多元隨機數

雖然我可能有點密集，但我不是非常數學，似乎也無法理解創建多變量數據的協方差元素。在Matlab中生成多元隨機數

我在兩列隨機數據（代表兩個相關變量）之後。

我認爲我需要使用mvnrnd函數並且我明白'mu'必須是我的平均向量的列。因爲我需要4個不同的類在我的數據中將（1，1）（-1 1）（1 -1）和（-1 -1）。我想我必須每次都用不同的平均向量列來執行函數4x，然後將它們組合起來以獲取我的完整數據集。

我不明白我應該爲SIGMA提供什麼 - Matlab幫助告訴我它必須是一個d-by-d對稱正半定矩陣或者一個d-by-n陣列'即協方差矩陣。我不明白我如何爲尚未生成的數字創建協方差矩陣。

任何意見將不勝感激！

來源

2013-04-18 Laura

[_covariance matrix_]（http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-covariance_matrix#Statistics）是定義和確定分佈的東西，這就是爲什麼它是輸入的一部分，就像_mean_和_standard deviation_ 。 –

對不起，這可能是我的教誨偏見，但如何配合一個例子和一些粗略的數字你的目標是什麼？ – fpe

2維特徵空間中的4個高斯分佈（總共1000個病例）。每個分佈的先驗概率應該是0.25，平均向量必須是class1 =（1,1），c2 =（1，-1），c3 =（-1,1）和c4 =（-1，-1）。這只是模擬數據，以便進行遙感分類。我目前正在修改Matlab示例，以瞭解在協方差矩陣中實際改變值的含義。感謝您的鏈接:) – Laura

假設我正確理解你的話，我會去這樣：

data = [normrnd(0,1,5000,1),normrnd(0,1,5000,1)]; %% your starting data series 
MU = mean(data,1); 
SIGMA = cov(data);

現在，它應該是可能的MU和SIGMA養活mvnrnd：

r = mvnrnd(MU,SIGMA,5000); 
plot(r(:,1),r(:,2),'+') %% in case you wanna plot the results

我希望這有助於。

來源

2013-04-18 12:02:42 fpe

請注意，我的只是一個非常粗略的例子。我不知道你的數據是否強調任何預期的協方差矩陣。 – fpe

我認爲你的目標是生成模擬的多元高斯分佈數據。例如，我使用了10倍

k = 6; % feature dimension mu = rand(1,k); sigma = 10*eye(k,k);

單位矩陣是對稱的半正定矩陣。而高斯分佈將比其他類型的西格瑪更圓。

然後你可以使用它作爲mvnrnd函數的上面的例子，看看圖。

來源

2015-01-13 13:27:44 Carol

在Matlab中生成多元隨機數

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