ヒストグラムから正規分布の混合分布を推定する関数群 [詳細]

関数
template<class Array >
bool	estimate_mixture (const Array &rSamples, mixture::distribution *opdp, size_t nSamples, size_t nComponents, double minimum, double bin, size_t nMaxIteration, double tolerance, size_t &nIteration)
	1次元ヒストグラムから正規分布の混合分布を推定する
template<class T , class Allocator >
bool	estimate_mixture (const array2< T, Allocator > &rSamples, mixture::distribution2 *opdp, size_t nComponents, double minimum1, double minimum2, double bin, size_t nMaxIteration, double tolerance, size_t &nIteration)
	2次元ヒストグラムから正規分布の混合分布を推定する
template<class Array1 , class Array2 >
bool	estimate_mixture (const Array1 &rSamples, Array2 &pdp, double minimum, double bin, typename Array1::size_type nMaxIteration, double tolerance, typename Array1::size_type &nIteration)
	データ系列から正規分布の混合分布を推定する
template<class Array1 , class Array2 >
bool	estimate_mixture (const Array1 &rSamples, Array2 &pdp, double minimum, double bin, typename Array1::size_type nMaxIteration, double tolerance)
	データ系列から1次元正規分布の混合分布を推定する
template<class Array >
bool	estimate_mixture (const Array &rSamples, mixture::distribution *pdp, typename Array::size_type nComponents, double minimum, double bin, typename Array::size_type nMaxIteration, double tolerance)
	データ系列から正規分布の混合分布を推定する
template<class T , class Allocator , class Array1 >
bool	estimate_mixture (const array2< T, Allocator > &rSamples, Array1 &pdp, double minimum1, double minimum2, double bin, typename Array1::size_type nMaxIteration, double tolerance, typename Array1::size_type &nIteration)
	データ系列から正規分布の混合分布を推定する
template<class T , class Allocator , class Array1 >
bool	estimate_mixture (const array2< T, Allocator > &rSamples, Array1 &pdp, double minimum1, double minimum2, double bin, typename Array1::size_type nMaxIteration, double tolerance)
	データ系列から1次元正規分布の混合分布を推定する
template<class T , class Allocator >
bool	estimate_mixture (const array2< T, Allocator > &rSamples, mixture::distribution2 *pdp, typename array2< T, Allocator >::size_type nComponents, double minimum1, double minimum2, double bin, typename array2< T, Allocator >::size_type nMaxIteration, double tolerance)
	データ系列から2次元正規分布の混合分布を推定する

説明

ヒストグラムから正規分布の混合分布を推定する関数群

関数

template<class Array >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const Array &	rSamples,
		mixture::distribution *	opdp,
		size_t	nSamples,
		size_t	nComponents,
		double	minimum,
		double	bin,
		size_t	nMaxIteration,
		double	tolerance,
		size_t &	nIteration
	)

1次元ヒストグラムから正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，通常のデータ配列，MISTで提供するコンテナ，STLで提供されているvector，dequeコンテナが利用可能です．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	opdp	… 分布パラメータ
[in]	nSamples	… 入力サンプル数
[in]	nComponents	… 推定する混合分布の数
[in]	minimum	… ヒストグラムを作成した際の最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差
[out]	nIteration	… 実際のループ回数

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::mixture::distribution::av, mist::statistics::average(), と mist::statistics::variance().

template<class T , class Allocator >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const array2< T, Allocator > &	rSamples,
		mixture::distribution2 *	opdp,
		size_t	nComponents,
		double	minimum1,
		double	minimum2,
		double	bin,
		size_t	nMaxIteration,
		double	tolerance,
		size_t &	nIteration
	)

2次元ヒストグラムから正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，MISTで提供する2次元コンテナが利用可能です．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	opdp	… 分布パラメータ
[in]	nComponents	… 推定する混合分布の数
[in]	minimum1	… ヒストグラムを作成した際の第1軸方向での最小値
[in]	minimum2	… ヒストグラムを作成した際の第2軸方向での最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差
[out]	nIteration	… 実際のループ回数

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::mixture::distribution2::av, mist::array< T, Allocator >::empty(), mist::array2< T, Allocator >::height(), mist::array< T, Allocator >::size(), mist::array2< T, Allocator >::width(), mist::vector2< T >::x, と mist::vector2< T >::y.

template<class Array1 , class Array2 >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const Array1 &	rSamples,
		Array2 &	pdp,
		double	minimum,
		double	bin,
		typename Array1::size_type	nMaxIteration,
		double	tolerance,
		typename Array1::size_type &	nIteration
	)

データ系列から正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，MISTで提供するコンテナもしくはSTLで提供されているvector，dequeコンテナが利用可能です．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	pdp	… 分布パラメータ
[in]	minimum	… ヒストグラムを作成した際の最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差
[out]	nIteration	… 実際のループ回数

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::estimate_mixture().

template<class Array1 , class Array2 >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const Array1 &	rSamples,
		Array2 &	pdp,
		double	minimum,
		double	bin,
		typename Array1::size_type	nMaxIteration,
		double	tolerance
	)

データ系列から1次元正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，MISTで提供するコンテナもしくはSTLで提供されているvector，dequeコンテナが利用可能です．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	pdp	… 分布パラメータ
[in]	minimum	… ヒストグラムを作成した際の最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::estimate_mixture().

template<class Array >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const Array &	rSamples,
		mixture::distribution *	pdp,
		typename Array::size_type	nComponents,
		double	minimum,
		double	bin,
		typename Array::size_type	nMaxIteration,
		double	tolerance
	)

データ系列から正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，MISTで提供するコンテナもしくはSTLで提供されているvector，dequeコンテナが利用可能です．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	pdp	… 分布パラメータ
[in]	nComponents	… 推定する混合分布の数
[in]	minimum	… ヒストグラムを作成した際の最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::estimate_mixture().

template<class T , class Allocator , class Array1 >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const array2< T, Allocator > &	rSamples,
		Array1 &	pdp,
		double	minimum1,
		double	minimum2,
		double	bin,
		typename Array1::size_type	nMaxIteration,
		double	tolerance,
		typename Array1::size_type &	nIteration
	)

データ系列から正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，MISTで提供するコンテナもしくはSTLで提供されているvector，dequeコンテナが利用可能です．; 入力データが array2 で分布が mixture::distribution2 の場合は2次元正規分布推定になります．; 正しい平均値を求めるためには，EMアルゴリズムの推定結果の平均値に，入力されたヒストグラムのオフセットを足してください．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	pdp	… 分布パラメータ
[in]	minimum1	… ヒストグラムを作成した際の第1軸方向での最小値
[in]	minimum2	… ヒストグラムを作成した際の第2軸方向での最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差
[out]	nIteration	… 実際のループ回数

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::estimate_mixture(), と mist::array< T, Allocator >::size().

template<class T , class Allocator , class Array1 >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const array2< T, Allocator > &	rSamples,
		Array1 &	pdp,
		double	minimum1,
		double	minimum2,
		double	bin,
		typename Array1::size_type	nMaxIteration,
		double	tolerance
	)

データ系列から1次元正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，MISTで提供するコンテナもしくはSTLで提供されているvector，dequeコンテナが利用可能です．; 入力データが array2 で分布が mixture::distribution2 の場合は2次元正規分布推定になります．; 正しい平均値を求めるためには，EMアルゴリズムの推定結果の平均値に，入力されたヒストグラムのオフセットを足してください．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	pdp	… 分布パラメータ
[in]	minimum1	… ヒストグラムを作成した際の第1軸方向での最小値
[in]	minimum2	… ヒストグラムを作成した際の第2軸方向での最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::estimate_mixture(), と mist::array< T, Allocator >::size().

template<class T , class Allocator >

bool mist::histogram::estimate_mixture	(	const array2< T, Allocator > &	rSamples,
		mixture::distribution2 *	pdp,
		typename array2< T, Allocator >::size_type	nComponents,
		double	minimum1,
		double	minimum2,
		double	bin,
		typename array2< T, Allocator >::size_type	nMaxIteration,
		double	tolerance
	)

データ系列から2次元正規分布の混合分布を推定する

注意: 入力となるデータの配列として，MISTで提供するコンテナもしくはSTLで提供されているvector，dequeコンテナが利用可能です．; 入力データは，MISTで提供する vector2 タイプある必要があります．; 正しい平均値を求めるためには，EMアルゴリズムの推定結果の平均値に，入力されたヒストグラムのオフセットを足してください．

引数

[in]	rSamples	… 入力サンプル
[in,out]	pdp	… 分布パラメータ
[in]	nComponents	… 推定する混合分布の数
[in]	minimum1	… ヒストグラムを作成した際の第1軸方向での最小値
[in]	minimum2	… ヒストグラムを作成した際の第2軸方向での最小値
[in]	bin	… ヒストグラムを作成した際のビン幅
[in]	nMaxIteration	… 最大ループ回数
[in]	tolerance	… 対数尤度の打ち切り許容相対誤差

戻り値

true	… 混合分布の推定に成功
false	… 混合分布の推定に失敗，もしくは入力データが空

参照先 mist::estimate_mixture().