使用GMM和KDE进行数据建模的MATLAB实现_matlab gmm拟合一维数据

作者：很楠不爱3 | 2024-02-07 20:22:09

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matlab gmm拟合一维数据

使用GMM和KDE进行数据建模的MATLAB实现

GMM（高斯混合模型）和KDE（核密度估计）都是数据建模中常用的方法，能够帮助我们对数据进行分析、分类和预测。在MATLAB中，实现这些方法非常简单，下面让我们来看一下具体的实现步骤和相应的源代码。

首先，我们需要导入需要处理的数据，然后对其进行标准化处理，以确保数据符合高斯分布。接下来，我们可以使用MATLAB中提供的gmdistribution函数来构建高斯混合模型。

data = load('data.mat'); % 导入数据
data = zscore(data); % 对数据进行标准化处理

gmModel = 1
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