多元高斯分布 matlab

多元高斯分布在 Matlab 中可以使用 mvnpdf 函数进行计算。该函数的语法为：

p = mvnpdf(X, mu, Sigma)

其中，X 是一个 n×d 的矩阵，表示 n 个 d 维样本；mu 是一个 1×d 的向量，表示高斯分布的均值；Sigma 是一个 d×d 的协方差矩阵。

下面是一个示例代码：

% 生成一个二维高斯分布的样本
mu = [1 2];
Sigma = [1 0.5; 0.5 2];
X = mvnrnd(mu, Sigma, 1000);

% 计算样本在高斯分布下的概率密度
p = mvnpdf(X, mu, Sigma);

% 绘制概率密度图
scatter(X(:,1), X(:,2), 10, p, 'filled');
colorbar;

相关问题

多元高斯过程matlab

引用中的代码段是一个用Matlab实现的多元高斯过程的例子。该代码段中定义了一些变量，如特征个数i和带入的数据x，以及计算概率密度函数的公式p。其中miu表示均值向量，COV表示协方差矩阵。该代码段利用循环对数据进行计算，最后得到多元高斯过程的结果。

多元高斯过程是一种常用的统计方法，用于建模多维数据的分布。它基于高斯分布的基本假设，通过均值和协方差来描述数据的统计特性。在Matlab中，可以使用mvnpdf函数计算多元高斯分布的概率密度。

如果你有关于多元高斯过程的具体问题或者其他Matlab相关问题，我可以继续帮助你。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab实现多元高斯分布概率密度计算](https://blog.csdn.net/m0_49558200/article/details/124651893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

计算两个多元高斯分布的KL散度MATLAB代码

以下是计算两个多元高斯分布的KL散度的MATLAB代码：

function kl_divergence = kl_gaussians(mu1, Sigma1, mu2, Sigma2)
% This function computes the KL divergence between two multivariate Gaussian distributions
% with mean vectors mu1 and mu2 and covariance matrices Sigma1 and Sigma2, respectively.

n = length(mu1);

% Compute the determinants of the covariance matrices
det_Sigma1 = det(Sigma1);
det_Sigma2 = det(Sigma2);

% Compute the inverse of Sigma2
inv_Sigma2 = inv(Sigma2);

% Compute the trace of the product of the inverse of Sigma2 and Sigma1
trace_term = trace(inv_Sigma2 * Sigma1);

% Compute the difference between the means
mu_diff = mu2 - mu1;

% Compute the KL divergence
kl_divergence = 0.5 * (log(det_Sigma2 / det_Sigma1) - n + trace_term + mu_diff' * inv_Sigma2 * mu_diff);

end

使用方法：

输入两个多元高斯分布的均值向量和协方差矩阵，即 mu1、Sigma1、mu2、Sigma2，即可计算它们之间的 KL 散度。函数返回值为 kl_divergence。