嵌入三維函數(shù)代碼如何討論多元高斯2020年12月25日我感謝您的評(píng)論。給我發(fā)電子郵件！雇用我！::既然線性代數(shù)在某種程度上受到控制，那么我們可以看一下任意維度上的高斯分布。因此，我們今天要做的就是開(kāi)始觀察高維高斯密度，并對(duì)此有所了解，然后繼續(xù)研究一些廣泛使用的特殊情況。因此matlab散點(diǎn)圖密度顏色，讓我們做一些倒帶。如果您還記得，并且我們一直在研究葡萄酒數(shù)據(jù)集，則會(huì)提取兩個(gè)功能。酒精含量和類黃酮。我們對(duì)其中一個(gè)酒廠的數(shù)據(jù)進(jìn)行了二維高斯擬合，得到了類似的結(jié)果。好的？這就是二維高斯。因此，它是整個(gè)平面上的分布，分布在每個(gè)可能的對(duì)x1x2上。這就是這里顯示的密度。因此，此處的密度由表面上方的高度表示。我個(gè)人發(fā)現(xiàn)這樣的圖片有點(diǎn)難以理解。因此，這是另一種描述，僅顯示在平面上繪制的輪廓線。因此matlab散點(diǎn)圖密度顏色，這里的紅點(diǎn)是實(shí)際的數(shù)據(jù)點(diǎn)。我們使他們適應(yīng)高斯的方法就是簡(jiǎn)單地計(jì)算每個(gè)特征的均值。因此，功能編號(hào)為1，酒精含量，功能編號(hào)為2，黃酮。我們計(jì)算了每個(gè)特征的均值，每個(gè)特征的方差以及兩個(gè)特征之間的協(xié)方差。這給了我們2D高斯。因此，高斯參數(shù)是平均值，它是二維矢量，用希臘字母mu
