高斯混合分类模型以及BIC变化图的Matlab程序

以下是一个高斯混合分类模型的Matlab程序：

% 生成随机数据
rng(1);
X = [randn(100,2)+ones(100,2); randn(100,2)-ones(100,2)];

% 训练高斯混合模型
gm = fitgmdist(X,2);

% 绘制分类结果
figure;
scatter(X(:,1),X(:,2),10,'.');
hold on;
ezcontour(@(x,y)pdf(gm,[x y]),[-5 5],[-5 5]);

% 显示模型参数
gm

这个程序首先生成了一个二维的随机数据集，然后使用`fitgmdist`函数训练了一个高斯混合模型，其中`2`表示模型中的高斯分布数量。最后，程序绘制了数据集和分类结果，并显示了模型的参数。

下面是一个BIC变化图的Matlab程序：

% 生成随机数据
rng(1);
X = [randn(100,2)+ones(100,2); randn(100,2)-ones(100,2)];

% 计算不同高斯分布数量下的BIC值
BIC = zeros(1,6);
for k = 1:6
    gm = fitgmdist(X,k);
    BIC(k) = gm.BIC;
end

% 绘制BIC变化图
figure;
plot(1:6,BIC,'-o');
xlabel('Number of clusters');
ylabel('BIC');

这个程序首先生成了一个二维的随机数据集，然后使用循环计算了不同高斯分布数量下的BIC值，最后绘制了BIC变化图。BIC值越小，模型越好。因此，我们可以通过BIC变化图来选择最合适的高斯分布数量。