matlab randn用法（randn函数matlab）
2023-06-11 05:14:22 来源：互联网
【资料图】
1、协方差矩阵是2 00 2也就是二维的正态分布两维之间相互独立，并且各自的方差是2randn是生成 均值为0，方差为1的正态分布随机变量所以对于协方差矩阵为[2 0;0 2]。
2、均值为[1;1]的二维正态分布随机变量可以这样生成X=randn(1000,2)*sqrt(2)+1;这里生成的X是1000x2的矩阵这两列数据，分别表示二维分布的x，y坐标数据共有1000个。
3、表示1000个点scatter(X(:,1),X(:,2));axis equal;可以画出这些点在二维平面中的分布情况分布中心在[1,1]附近而可以通过cov函数计算这1000个二维随机点的协方差矩阵>> cov(X)ans = 2.0438 -0.0404 -0.0404 1.9902这是某次随机运行的结构，每次运行会不一样但是都很接近[2 0;0 2],说明这样生成的二维随机分布符合要求如果协方差矩阵是2 11 2表明维度的随机分布不是相互独立的，想要用randn生成比较麻烦但是matlab提供函数mvnrnd。
4、用于生成二维正态分布随机变量mu=[1 1]; %需要的均值sigma=[2 1;1 2]; %需要协方差矩阵X=mvnrnd(mu,sigma,1000); %生成1000个随机点这里的X也是1000x2的矩阵，同样可以画出分布scatter(X(:,1),X(:,2));axis equal;图像中心也在[1 1]附近，分布不再是各个方向均匀的而是趋向于一个方向。
5、只是协方差矩阵中有非零对角元素而造成的。
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