用JS实现高斯混合类型

什么是高斯混合类型？

高斯混合类型是指由多个高斯散布函数组合而成的概率散布函数，它可以用来对杂乱的数据进行建模和剖析。

完成办法

完成高斯混合类型需求以下步骤：

1. 界说高斯散布函数

高斯散布函数是一个连续函数，用于描述一个随机变量在必定范围内取值的概率散布。其数学表达式如下：

f(x) = (1 / (s * sqrt(2 * PI))) * exp(-((x - m) ^ 2) / (2 * s ^ 2))

其间，m表明均值，s表明标准差，PI表明圆周率，exp表明天然指数函数。

1. 界说高斯混合函数

高斯混合函数是由多个高斯散布函数加权组合而成的函数，其数学表达式如下：

g(x) = sum(wi * f(xi))

其间，wi表明权重，xi表明高斯散布函数的参数。

1. 完成高斯混合函数

为了完成高斯混合函数，我们需求先界说一个GaussianMixture类，并增加以下办法：

• addGaussian：用于增加一个高斯散布函数
• removeGaussian：用于移除一个高斯散布函数
• setWeights：用于设置每个高斯散布函数的权重
• sample：用于生成一组遵守高斯混合散布的随机数

代码完成见下：

class GaussianMixture {
  constructor() {
    this.gaussians = [];
    this.weights = [];
  }
  addGaussian(m, s) {
    this.gaussians.push({ m, s });
  }
  removeGaussian(idx) {
    this.gaussians.splice(idx, 1);
  }
  setWeights(weights) {
    this.weights = weights;
  }
  sample() {
    let sum = 0;
    for (let i = 0; i < this.weights.length; i++) {
      sum += this.weights[i];
    }
    let r = Math.random() * sum;
    sum = 0;
    for (let i = 0; i < this.weights.length; i++) {
      sum += this.weights[i];
      if (r < sum) {
        let g = this.gaussians[i];
        return g.m + g.s * Math.sqrt(-2 * Math.log(Math.random())) * Math.cos(2 * Math.PI * Math.random());
      }
    }
  }
}

使用办法

使用办法如下：

let gm = new GaussianMixture();
gm.addGaussian(0, 1);
gm.addGaussian(5, 2);
gm.setWeights([0.6, 0.4]);
console.log(gm.sample());

上述代码将生成一个均值为0，标准差为1的高斯散布函数，一个均值为5，标准差为2的高斯散布函数，且前者的权重为0.6，后者的权重为0.4。最终调用sample办法将生成一个遵守高斯混合散布的随机数。