概述
我按照以下示例进行操作,以适应您可以在此处找到的两个正态分布混合的情况。
x = [trnd(20,1,50) trnd(4,1,100)+3];
hist(x,-2.25:.5:7.25);
pdf_normmixture = @(x,p,mu1,mu2,sigma1,sigma2) ...
p*normpdf(x,mu1,sigma1) + (1-p)*normpdf(x,mu2,sigma2);
pStart = .5;
muStart = quantile(x,[.25 .75])
sigmaStart = sqrt(var(x) - .25*diff(muStart).^2)
start = [pStart muStart sigmaStart sigmaStart];
lb = [0 -Inf -Inf 0 0];
ub = [1 Inf Inf Inf Inf];
options = statset('MaxIter',300, 'MaxFunEvals',600);
paramEsts = mle(x, 'pdf',pdf_normmixture, 'start',start, ...
'lower',lb, 'upper',ub, 'options',options)
bins = -2.5:.5:7.5;
h = bar(bins,histc(x,bins)/(length(x)*.5),'histc');
h.FaceColor = [.9 .9 .9];
xgrid = linspace(1.1*min(x),1.1*max(x),200);
pdfgrid = pdf_normmixture(xgrid,paramEsts(1),paramEsts(2),paramEsts(3),paramEsts(4),paramEsts(5));
hold on
plot(xgrid,pdfgrid,'-')
hold off
xlabel('x')
ylabel('Probability Density')
您能解释一下它为什么计算
h = bar(bins,histc(x,bins)/(length(x)*.5),'histc');
它除以(length(x)*.5)
最后
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