확률밀도함수에따른 데이터생성과 확률밀도함수구하고 그리기
- 최초 등록일
- 2011.06.08
- 최종 저작일
- 2010.05
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소개글
패턴인식론 배우면서 했던 과제입니다
목차
없음
본문내용
확률밀도함수에따른 데이터생성과 확률밀도함수구하고 그리기
학과
과목
패턴인식론
교수
학번
이름
① gausview.m
: 버튼을 이용하여 2D와 3D 보기를 선택할 수 있고 축을 편집할 수도 있다. 또, 라디오 버튼으로 데이터 보기, 메쉬보기, 컨투어 보기를 선택할 수도 있다.
`X는 2차원 표본 데이터로 N*2 행렬 (한 행이 표본 샘플 하나)`
`MU는 밀도의 평균`
`SIGMA 밀도의 공분산 행렬`
`TITLE은 플롯의 제목`
function fig = gausview(x,mu,sigma,title,rangeX,rangeY);
if nargin < 2, mu = mean(x); end
if nargin < 3, sigma = cov(x); end
if nargin < 4, title = `` end
if nargin < 5, rangeX = 0:20:2000; end
if nargin < 6, rangeY = 0:20:2000; end
if isempty(title), `타이틀이 있는지 없는지 설정`
fig = figure;
else,
fig =figure(`name`,title);
end
colordef none
set(gca,`xlim`, [rangeX(1) rangeX(end)], ... `gca함수를 사용해서 X축 범위를 설정해준다.`
`ylim`, [rangeY(1) rangeY(end)], ... `Y축 범위를 설정해준다.`
`zlim`, [0 2.5e-5], ... `Z축 범위를 설정해준다.`
`dataAspectRatio`, [1 1 1e-8]);
pos = get(gca,`position`); pos(1) = pos(1) - 0.1;
set(gca,`position`,pos);
.
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참고 자료
패턴인식론
