如何使用 MATLAB 拟合高斯分布？导入数据集。定义高斯分布函数。估计分布参数（均值和标准差）。创建拟合曲线。绘制拟合结果。
如何使用 MATLAB 拟合高斯分布
确定问题：如何在 MATLAB 中拟合给定的数据集到高斯分布？
解决方法：
-
导入数据集：使用
load函数导入要拟合的数据集。 -
定义高斯分布函数：使用
normpdf函数定义高斯概率密度函数 (PDF)，它需要均值和标准差作为参数。 -
估计参数：使用
fitgmdist函数估计高斯分布的参数（均值和标准差）。此函数返回一个gmdistribution对象，其中包含估计的参数。 -
创建拟合曲线：根据估计的参数，使用
normpdf函数创建高斯分布曲线。 -
绘制拟合结果：使用
plot函数将原始数据点与拟合曲线一起绘制。
步骤示例：
% 导入数据集
data = load('my_data.txt');
% 定义高斯分布函数
gauss_pdf = @(x, mu, sigma) normpdf(x, mu, sigma);
% 估计参数
dist = fitgmdist(data, 1);
mu = dist.mu;
sigma = dist.Sigma;
% 创建拟合曲线
fit_line = gauss_pdf(data, mu, sigma);
% 绘制拟合结果
plot(data, fit_line);其他注意事项：
- 使用
fitgmdist估计参数时，可以指定高斯分布的混合数量（如果数据来自多个高斯分布）。 - 拟合曲线可能会与实际分布略有不同，具体取决于数据集和估计方法。
- 拟合过程可以根据数据集和估计参数的准确性进行调整。
