2 변수 가우스 분포로부터의 생성 수단

Question

나는 통계 학습의 요소 ESLII을 읽었으며 2 장에서는 몇 가지 학습 알고리즘을 설명하기 위해 가우스 혼합 데이터 세트를 가지고 있습니다. 이 데이터 세트를 생성하기 위해 먼저 bivariate 가우스 분포 N ((1,0) ', I)에서 10 개의 평균을 생성합니다. 그게 무슨 뜻인지 모르겠다.

평균 (1,0)을 갖는 이변 량 분포에서 어떻게 평균을 생성 할 수 있습니까?

Answer 1

2 변량 가우스 분포로부터 생성 된 각 수단은 분포에서 생성 될 수있는 임의의 임의의 점과 정확히 같은 방식으로 샘플링 된 단일 점입니다. 그들이 생성 된 포인트를 새로운 배포판의 수단으로 사용한다는 사실은 부적합합니다.

10 개 수단 각각을 사용하여 새로운 2 변량 가우스를 구성한다고 가정 해 보겠습니다.

는 ~ N ((1,0), I) ~ 이 값을 나타내는

이 분포로부터 인출되는 것을 의미한다. 이 경우에서 샘플링되는 분포는 2 변량 가우시안이므로 샘플링 된 각 데이터 점은 2 차원 점 (x1, y1)이됩니다.

원래 분포에서 샘플링 된 이러한 각 점을 사용하여 새로운 분포를 만들 수 있습니다.

예 : 새로운 이변을 구축하기

means = [ (x1,y1), (x2,y2), ..., (x10,y10) ] 

가우시안 :

그들은 단지에 쉬운 방법으로 초기 이변 가우스 분포 N ((1,0), I)를 사용하는

N1((x1,x2), I), N2((x2,y2), I), ..., N10((x10,y10), I) 

정상적으로 분배되는 무작위 방법 10 가지를 선택하십시오.