Contents.m


 


 Synopsis:

  data = gmmsamp(model,num_data)





 Description:

  This function generates num_data samples from a Gaussian 


  mixture given by structure model. It returnes samples X 


  and a vector y of Gaussian component responsible for 


  generating corresponding sample.





 Input:

  model


   .Mean [dim x ncomp] Mean vectors.


   .Cov [dim x dim x ncomp] Covariance matrices. In the case of 


     univariate mixture (dim=0) the variances can enter 


     as a vector Cov=[var1 var2 ... var_ncomp].


   .Prior [ncomp x 1] Weighting coefficients of Gaussians.


  num_data [int] Number of samples.





 Output:

  data.X [dim x num_data] Generated sample data.


  data.y [1 x num_data] Identifier of Gaussian which generated 


   given vector.





 Example:

  model = struct('Mean',[-2 3],'Cov',[1 0.5],'Prior',[0.4 0.6]);


  figure; hold on; 


  plot([-4:0.1:5], pdfgmm([-4:0.1:5],model),'r');


  sample = gmmsamp(model,500);


  [Y,X] = hist(sample.X,10);


  bar(X,Y/500);





 See also
 

  PDFGMM, GSAMP.