for kk = 1:n pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk)); %正态分布的概率密度函数 end,生成函数句柄,

时间: 2024-03-13 10:47:04 浏览: 18
这段代码定义了一个函数句柄 `pi_pdf`,它实现了以不同的均值和方差对输入向量进行概率密度计算的功能。 如果要使用这个函数句柄,可以按照以下步骤进行: 1. 定义输入向量 `x`,例如 `x = [1.2 2.5 3.8]'`。 2. 调用函数句柄,例如 `pdf1 = pi_pdf(x)` 表示调用函数句柄对输入向量 `x` 进行概率密度计算。 3. 可以使用循环语句来依次调用所有的函数句柄,例如: ```matlab pdf_all = zeros(n, 1); for kk = 1:n pdf_all(kk) = pi_pdf(x); end ``` 这样就可以得到一个大小为 $n \times 1$ 的概率密度向量 `pdf_all`,其中第 $k$ 个元素表示使用第 $k$ 个均值和方差对输入向量 `x` 进行概率密度计算的结果。 需要注意的是,在调用函数句柄时,输入向量的维数应该与均值向量和方差向量的维数相同。如果某个方差元素为零,可以将其替换为一个极小的正数,以避免计算中出现除以零的情况。此外,正态分布的方差通常是标准差的平方,因此在上面的代码中,`sigmaX(kk)` 表示的是方差的值,而不是标准差的值。如果输入的方差是标准差的平方,可以将代码修改为 `pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sqrt(sigmaX(kk)));`。
相关问题

for kk = 1:n pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk));end,变成函数句柄

如果要将这段代码修改成函数句柄的形式,可以按照以下步骤进行: 1. 定义一个函数,例如: ```matlab function pi_pdf = get_pi_pdf(muX, sigmaX) n = length(muX); pi_pdf = cell(n, 1); for kk = 1:n pi_pdf{kk} = @(x) normpdf(x, muX(kk), sigmaX(kk)); end end ``` 这个函数接受两个输入参数 `muX` 和 `sigmaX`,分别表示均值向量和方差矩阵。函数返回一个大小为 $n \times 1$ 的单元格数组 `pi_pdf`,其中第 $k$ 个单元格存储了一个函数句柄,这个函数句柄实现了以第 $k$ 个均值和方差对输入向量进行概率密度计算的功能。 2. 在主程序中调用这个函数,例如: ```matlab muX = [1 2 3]; sigmaX = [0.5 0 0; 0 1 0; 0 0 2]; pi_pdf_cell = get_pi_pdf(muX, sigmaX); ``` 这个代码片段首先定义了均值向量 `muX` 和方差矩阵 `sigmaX`,然后调用 `get_pi_pdf` 函数得到一个大小为 $3 \times 1$ 的单元格数组 `pi_pdf_cell`,其中每个单元格存储了一个函数句柄。 3. 使用函数句柄进行概率密度计算,例如: ```matlab x = [1.2 2.5 3.8]'; pdf_all = zeros(length(pi_pdf_cell), 1); for kk = 1:length(pi_pdf_cell) pdf_all(kk) = pi_pdf_cell{kk}(x); end ``` 这个代码片段首先定义了输入向量 `x`,然后使用循环语句依次调用所有的函数句柄,计算每个均值和方差对应的概率密度,并保存到一个大小为 $3 \times 1$ 的向量 `pdf_all` 中。 需要注意的是,在第二步中调用 `get_pi_pdf` 函数时,输入的 `muX` 和 `sigmaX` 向量的长度应该相同,且应该大于等于 1;在第三步中调用函数句柄时,输入向量 `x` 的维数应该与均值向量和方差向量的维数相同。

for kk = 1:n pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk)); % end变成函数句柄,MATLAB实现

这段代码的作用是创建 n 个以不同均值和标准差的正态分布概率密度函数,每个函数句柄都保存在 pi_pdf 变量中。 具体实现过程如下: ```matlab for kk = 1:n % 以 muX(kk) 为均值,sigmaX(kk) 为标准差的正态分布概率密度函数 pi_pdf = @(x) normpdf(x,muX(kk),sigmaX(kk)); % 将函数句柄保存在一个 cell 数组中 pi_pdf_cell{kk} = pi_pdf; end ``` 这样,我们就可以通过调用 pi_pdf_cell 中的函数句柄来获取对应的正态分布概率密度函数。例如,要获取第三个函数句柄对应的正态分布概率密度函数,可以使用如下代码: ```matlab pdf_3 = pi_pdf_cell{3}; ``` 这样就可以得到以 muX(3) 为均值,sigmaX(3) 为标准差的正态分布概率密度函数了。

相关推荐

iris = load('C:\Users\86187\Desktop\Iris (1).csv'); % 导入鸢尾花数据集 train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)]; train_labels = [ones(40,1); 2*ones(40,1); 3*ones(40,1)]; test_data = [meas(41:50,:); meas(91:100,:); meas(141:150,:)]; test_labels = [ones(10,1); 2*ones(10,1); 3*ones(10,1)]; mu1 = mean(train_data(train_labels==1,:)); sigma1 = var(train_data(train_labels==1,:)); mu2 = mean(train_data(train_labels==2,:)); sigma2 = var(train_data(train_labels==2,:)); mu3 = mean(train_data(train_labels==3,:)); sigma3 = var(train_data(train_labels==3,:)); pred_labels = zeros(size(test_labels)); for i=1:size(test_data,1) p1 = normpdf(test_data(i,:), mu1, sqrt(sigma1)); p2 = normpdf(test_data(i,:), mu2, sqrt(sigma2)); p3 = normpdf(test_data(i,:), mu3, sqrt(sigma3)); [~, idx] = max([p1,p2,p3]); pred_labels(i) = idx; end tp = sum((test_labels==1) & (pred_labels==1)); fp = sum((test_labels~=1) & (pred_labels==1)); fn = sum((test_labels==1) & (pred_labels~=1)); precision1 = tp / (tp + fp); recall1 = tp / (tp + fn); f1_score1 = 2 * precision1 * recall1 / (precision1 + recall1); tp = sum((test_labels==2) & (pred_labels==2)); fp = sum((test_labels~=2) & (pred_labels==2)); fn = sum((test_labels==2) & (pred_labels~=2)); precision2 = tp / (tp + fp); recall2 = tp / (tp + fn); f1_score2 = 2 * precision2 * recall2 / (precision2 + recall2); tp = sum((test_labels==3) & (pred_labels==3)); fp = sum((test_labels~=3) & (pred_labels==3)); fn = sum((test_labels==3) & (pred_labels~=3)); precision3 = tp / (tp + fp); recall3 = tp / (tp + fn); f1_score3 = 2 * precision3 * recall3 / (precision3 + recall3);中函数或变量 'meas' 无法识别。 出错 Untitled (line 2) train_data = [meas(1:40,:); meas(51:90,:); meas(101:140,:)];怎么解决

最新推荐

recommend-type

六首页数字藏品NFT交易网React NextJS网站模板 六首页数字藏品nft交易网反应NextJS网站模板

六首页数字藏品NFT交易网React NextJS网站模板 六首页数字藏品nft交易网反应NextJS网站模板
recommend-type

wireshark安装教程入门

wireshark安装教程入门
recommend-type

基于C++负数据库的隐私保护在线医疗诊断系统

【作品名称】:基于C++负数据库的隐私保护在线医疗诊断系统 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】: 基于负数据库的隐私保护在线医疗诊断系统 NDBMedicalSystem 客户端及服务器端 本项目是在保护用户隐私的前提下,完成了对新冠肺炎、乳腺癌、眼疾等多种疾病的智能诊断。
recommend-type

基本的嵌入式操作系统给

任务管理
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依