matlab生成多组多维高斯分布数据

之所以写这么一个函数，是因为在练习用matlab实现聚类分析，用matlab生成的高斯分布数据可以作为很好的数据。当然，直接load进鸢尾花数据集也可以拿来练手，到后边再对鸢尾花数据集进行分析。

代码如下：

function data = generate_data_GMM(dim, model_class, m, s, num)%   生成多组多维高斯分布数据%   dim为高斯分布的维数%   model_class为生成的数据组数%   m为高斯分布的期望值，大小为model_class*dim%   s为高斯分布的协方差阵，大小为dim*dim*model_class%   num为各组高斯分布的数据量，其大小为model_class*1%   返回值data为生成的数据，其大小为num*(dim+1)%   前dim列为高斯分布数据，第(dim+1)列为组的类别编号%   该函数用于生成多组高斯分布数据，可为聚类算法提供数据data = [];for i = 1 : model_classdata1 = ones(num(i), dim + 1);data1(:, (1 : dim)) = mvnrnd(m(i, :), s(:, :, i), num(i));for j = 1 : num(i)data1(j, dim + 1) = i;enddata = [data; data1];end
end

主函数调用：

model_class = 2;
dim = 3;
% 期望值
m = [0, 0, 0;2, 2, 2];
% 协方差阵
s(:, :, 1) = [0.2, 0, 0;0, 0.2, 0;0, 0, 0.2];
s(:, :, 2) = [0.5, 0, 0;0, 0.5, 0;0, 0, 0.5];
num = [10000, 5000];
data = generate_data_GMM(dim, model_class, m, s, num);% 提出每组数据
data1 = data((data(:,4) == 1), (1:3));
data2 = data((data(:,4) == 2), (1:3));% 绘图分析（以第二组数据为例）
figure(1)
plot(data2(:, 1), data2(:, 2), '.k');
axis equal;
figure(2)
plot(data2(:, 2), data2(:, 3), '.k');
axis equal;
figure(3)
plot(data2(:, 1), data2(:, 3), '.k');
axis equal;
figure(4)
histogram2(data2(:, 1), data2(:, 2), 30, 'FaceColor','flat')

绘图：

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