分布式估计算法举例(高斯分布) 利用分布估计算法解决下面方程的最大值： 采用高斯分布在每一次计算后重新建立概率模型。 初始种群大小设置为6，在算法的第一步，使用随机的方法在[-2,2]之间取6个数。 具体步骤如下：

今天小编就为大家分享一篇python 多维高斯分布数据生成方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

最近学习高维混合高斯分布的EM算法，本程序是一个MATLAB程序实现的EM算法。希望对初学者有一点点的帮助。

总共3个代码 代码1：大量独立的随机变量的平均将近似为一高斯分布。 代码2+3：探索经验误差，正态分布，贝叶斯判决边界。

构造椭圆的数据点，表示具有任何协方差和平均值的 3 维高斯分布的轮廓曲线。 例子 在这个例子中，函数 ellipsedata 构造了一个由 400 个点组成的椭圆体（3 维椭圆），表示对应于标准偏差为 1.5 的 3 维高斯分布的等高线曲线，协方差矩阵由 [4,1,1;1 ,2,1;1,1,1] 和由 [3,3,3] 给出的平均值。 [elv,elf]=ellipsedata3([4,1,1;1,2,1;1,1,1],[3,3,3],20,1.5); 顶点的位置存储在elv中，可以绘制如下 scatter3(elv(:,1),elv(:,2),elv(:,3)); 面（形成补丁的顶点）存储在 elf 中，可以按如下方式绘制 patch('Faces',elf,'Vertices',elv,'FaceColor','white','EdgeColor','black'); 输入参数

复杂广义高斯分布 (CGGD) 的一种非常快速有效的形状参数估计实现。 它可以应用于雷达图像、磁共振成像、无线通信和傅立叶变换数据，其中复值数据是这些领域固有的。 如果你在你的研究中使用了这个实现，你应该在你的论文或报告中引用我们的工作。 冷相光等。 “SAR图像中复杂广义高斯分布的快速形状参数估计。” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2020, pp. 1–5, doi:10.1109/lgrs.2019.2960095

Matlab 不允许说我们适合数据集的分布被截断。 在高斯分布的情况下，Matlab 只计算均值和西格玛，并将它们用作 pdf 的参数，但是如果从一侧切割分布，则这不起作用，例如当您的测量值低于某个检测值时限制。 然后拟合分布将发生偏移。 这里我举一个小例子，如何在这种情况下进行拟合。

线性高斯分布： P(c | h, subsidy) = N(ath + bt, t2)(c) = 1/ (t21/2) e –1/2{[c-(ath + bt)]/t]} P(c | h, ~subsidy) = N(afh + bf, f2)(c) = 1/ (f21/2) e –1/2{[c-(afh + bf)]/t]} S型函数(Sigmoid function) p(buys | Cost = c) = 1 / {1 + exp[-2(-u+)/ ]}

% 函数 X = TruncatedGaussian(sigma, range) % X = TruncatedGaussian(sigma, range, n) 生成一个大小为 n 的伪随机向量 X，X 是从 RANGE 中截断的高斯分布中抽取的； 并且满足 std(X)=sigma。 RANGE 的形式为 [left,right]，定义 X 所属的刹车。 对于标量输入范围，刹车是 [-RANGE,RANGE]。 如果输入 SIGMA 为负，则 X 将被迫具有与具有标准偏差 -SIGMA: N(0,-SIGMA) 的无界高斯分布函数相同的“形状”。 它类似于调用 RANDN 并丢弃 RANGE 之外的值。 在这种情况下，截断高斯的标准偏差将不同于 -SIGMA。 *有效*平均值和有效标准偏差可以通过调用获得： [X mean Effective sigma Effective]

用C语言编程产生了具体的瑞利分布和高斯分布。