在R中绘制双变量高斯答案

【问题标题】：Plotting bivariate Gaussians in R在R中绘制双变量高斯
【发布时间】：2013-02-07 15:22:57
【问题描述】：

我有两个类，C1 和 C2，这两个类都由双变量高斯函数描述，均值为 (0,0) 和 (1,3)，协方差为 I 和 2I。 C1 和 C2 的先验分别为 0.4 和 0.6。

我必须在 R 中的散点图上绘制 C1 的 10 个点和 C2 的 15 个点，以便以后计算一些分类边界，所以这并不是问题的关键部分，我只需要知道如何这样做，这样我就可以开始了。

我已经尝试在网上查找文档，但似乎没有帮助。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

require(mvtnorm)
l=3
sigma <- matrix(c(l,2,2,2*l), ncol=2)
C2 <- rmvnorm(n=15, mean=c(1,3), sigma=sigma)
C1 <- rmvnorm(n=10, mean=c(0,0), sigma=sigma)

 plot(C1, xlim=range( c(C1[,1],C2[,1]) ) , ylim=range( c(C1[,2],C2[,2]) ) , col="red")
 points(C2,  col="blue")

【讨论】：

这可能会起作用，但我没有下载该库，而另一个答案无需下载库即可工作。不过真的很感谢你的回答，谢谢
它们可能是同一个函数，你知道吗？
其实不一样。 mvtnorm::rmvnorm 有更多的方法。

【解决方案2】：

试试这个

library('MASS')
sz_1<-10;
sz_2<-15;    df<-rbind(data.frame(mvrnorm(n=sz_1,mu=c(0,0),Sigma=diag(2))),data.frame(mvrnorm(n=sz_2,mu=c(1,3),Sigma=2*diag(2))));
plot(df,xlab="x-value",ylab="y-value",col="purple",main="scatter-plot of mixed gaussians");

【讨论】：

【解决方案3】：

您在那里找到的 dmnorm 函数将生成您所追求的 2d 高斯，但仍然存在两个独立类的问题。为此，请使用您的先验 0.4 和 0.6。您可以使用 Bernoulli 或 runif()

【讨论】：