Contents.m




 Synopsis:

  pgauss(model)

  pgauss(model,options)

  h = pgauss(...)



 Description:

  pgauss(model) visualizes a set of bivariate Gaussians as

   isolines (ellipse) with equal probability density functions.

   The Gaussians are given by mean vectors model.Mean [2xncomp]

   and covariance matrices model.Cov [2x2xncomp]. If labels

   model.y [1xncomp] are given then the Gaussians are distinguished

   by colors correspoding to labels.

 

  pgauss(model,options) structure options controls visualization;

   If options.fill equals 1 then Ellipses are filled otherwise only

   contours are plotted. The isolines to be drawn are given by 

   values of probability distribution function in field 

   options.p [1xncomp]. If length(option.p)==1 then isolines for

   all Gaussians are drawn for the same value.

  

  h = pgauss(...) returns handles of used graphics objects.

    

 Input:

  model [struct] Parameters of Gaussian distributions:

   .Mean [2 x ncomp] Mean vectors of ncomp Gaussians.

   .Cov [2 x 2 x ncomp] Covariance matrices.

   .y [1 x ncomp] (optional) Labels of Gaussians used to distingush 

     them by colors. If y is not given then y = 1:ncomp is used.

  

  options.p [1 x ncomp] Value of p.d.f on the draw isolines.

   If not given then p is computed to make non-overlapping isolines.

  options.fill [int] If 1 then ellipses are filled (default 0).



 Output:

  h [1 x nobjects] Handles of used graphics objects.



 Example:

  data = load('riply_trn');

  model = mlcgmm( data );

  figure; hold on;

  ppatterns(data);

  pgauss( model );
Modifications:
23-aug-2004, VF, uses model.y to color plots in 1D case
30-apr-2004, VF