二维高斯分布matlab代码

下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于生成二维高斯分布：

% 设置均值和协方差矩阵
mu = [0 0]; % 均值
sigma = [1 0.5; 0.5 1]; % 协方差矩阵

% 生成二维高斯分布数据
rng default;  % 使得随机数可复现
data = mvnrnd(mu, sigma, 1000);

% 绘制散点图
scatter(data(:,1), data(:,2), 'filled');
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('二维高斯分布数据');

在此示例中，我们首先设置了二维高斯分布的均值 `mu` 和协方差矩阵 `sigma`。然后使用 `mvnrnd` 函数生成了1000个符合指定均值和协方差矩阵的二维高斯分布数据。最后，使用 `scatter` 函数绘制了生成的数据的散点图。

你可以根据需要修改均值、协方差矩阵和生成的数据数量来适应你的实际情况。

相关问题

二维高斯分布随机数matlab

可以使用Matlab中的mvnrnd函数生成二维高斯分布随机数。该函数的语法为：

R = mvnrnd(MU,SIGMA)

其中，MU是一个1×2的向量，表示二维高斯分布的均值向量；SIGMA是一个2×2的矩阵，表示二维高斯分布的协方差矩阵；R是一个n×2的矩阵，表示生成的n个二维高斯分布随机数。

例如，生成一个均值为[1,2]，协方差矩阵为[1,0.5;0.5,2]的二维高斯分布随机数，可以使用以下代码：

MU = [1,2];
SIGMA = [1,0.5;0.5,2];
R = mvnrnd(MU,SIGMA);

matlab二维高斯分布拟合

好的，关于 matlab 二维高斯分布拟合，您需要使用 MATLAB 的 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的 fitgmdist 函数。这个函数可以拟合具有多个高斯分布的数据集，并返回高斯混合模型的参数和数据分布情况。您可以在 MATLAB 的帮助文档中找到更多关于 fitgmdist 函数的详细信息和使用方法。