Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Oppiskele Mikä on Gaussin jakauma? | GMMs
Klusterianalyysi

bookMikä on Gaussin jakauma?

Note
Määritelmä

Gaussin jakauma, joka tunnetaan myös nimellä normaalijakauma, on kellonmuotoinen käyrä, jota esiintyy usein todellisessa datassa. Sitä kutsutaan "normaaliksi", koska monet luonnonilmiöt noudattavat tätä mallia. Esimerkiksi väestössä suurin osa ihmisistä on lähellä keskipituutta, kun taas hyvin harvat ovat erittäin pitkiä tai erittäin lyhyitä.

Gaussin jakauma määritellään kahden keskeisen tekijän avulla:

  • Keskiarvo: tämä on keskimääräinen arvo ja edustaa jakauman keskikohtaa. Suurin osa datasta on keskittynyt tämän arvon lähelle;

  • Keskihajonta: tämä osoittaa, kuinka laajalle data on jakautunut. Pienempi keskihajonta tarkoittaa, että data on tiiviisti keskiarvon ympärillä, kun taas suurempi viittaa laajempaan hajontaan.

Gaussin jakauman muoto sisältää tärkeitä ominaisuuksia:

  • Se on symmetrinen keskiarvon suhteen, eli vasen ja oikea puoli ovat toistensa peilikuvia;

  • Noin 68 % datasta sijoittuu yhden keskihajonnan sisään keskiarvosta, 95 % kahden ja 99,7 % kolmen sisään.

Tämä jakauma on olennainen, koska se mallintaa todellista dataa tarkasti ja toimii perustana Gaussin seosmalleille, jotka ovat joustava tapa ratkaista monimutkaisia klusterointiongelmia.

Tässä on koodi normaalijakauman luomiseen mille tahansa datalle (esim. [2, 5, 3, 6, 10, -5]):

1234567891011121314151617181920
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # Given data data = [2, 5, 3, 6, 10, -5] # Calculate mean and standard deviation mean = np.mean(data) std = np.std(data) # Generate x values x = np.linspace(mean - 4 * std, mean + 4 * std, 1000) # Calculate the normal distribution values y = norm.pdf(x, mean, std) # Plot the normal distribution plt.plot(x, y, label=f"Normal Distribution (mean={mean:.2f}, std={std:.2f})", color='blue') # Plot the data points as green balls on the x-axis plt.scatter(data, np.zeros_like(data), color='green', label='Data Points', zorder=5) plt.grid(True) # Display the plot plt.show()
copy

1. Mikä on Gaussin jakauman keskeinen ominaisuus?

2. Mikä tekijä määrittää Gaussin jakauman keskikohdan?

question mark

Mikä on Gaussin jakauman keskeinen ominaisuus?

Select the correct answer

question mark

Mikä tekijä määrittää Gaussin jakauman keskikohdan?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 6. Luku 2

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Awesome!

Completion rate improved to 2.94

bookMikä on Gaussin jakauma?

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Note
Määritelmä

Gaussin jakauma, joka tunnetaan myös nimellä normaalijakauma, on kellonmuotoinen käyrä, jota esiintyy usein todellisessa datassa. Sitä kutsutaan "normaaliksi", koska monet luonnonilmiöt noudattavat tätä mallia. Esimerkiksi väestössä suurin osa ihmisistä on lähellä keskipituutta, kun taas hyvin harvat ovat erittäin pitkiä tai erittäin lyhyitä.

Gaussin jakauma määritellään kahden keskeisen tekijän avulla:

  • Keskiarvo: tämä on keskimääräinen arvo ja edustaa jakauman keskikohtaa. Suurin osa datasta on keskittynyt tämän arvon lähelle;

  • Keskihajonta: tämä osoittaa, kuinka laajalle data on jakautunut. Pienempi keskihajonta tarkoittaa, että data on tiiviisti keskiarvon ympärillä, kun taas suurempi viittaa laajempaan hajontaan.

Gaussin jakauman muoto sisältää tärkeitä ominaisuuksia:

  • Se on symmetrinen keskiarvon suhteen, eli vasen ja oikea puoli ovat toistensa peilikuvia;

  • Noin 68 % datasta sijoittuu yhden keskihajonnan sisään keskiarvosta, 95 % kahden ja 99,7 % kolmen sisään.

Tämä jakauma on olennainen, koska se mallintaa todellista dataa tarkasti ja toimii perustana Gaussin seosmalleille, jotka ovat joustava tapa ratkaista monimutkaisia klusterointiongelmia.

Tässä on koodi normaalijakauman luomiseen mille tahansa datalle (esim. [2, 5, 3, 6, 10, -5]):

1234567891011121314151617181920
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm # Given data data = [2, 5, 3, 6, 10, -5] # Calculate mean and standard deviation mean = np.mean(data) std = np.std(data) # Generate x values x = np.linspace(mean - 4 * std, mean + 4 * std, 1000) # Calculate the normal distribution values y = norm.pdf(x, mean, std) # Plot the normal distribution plt.plot(x, y, label=f"Normal Distribution (mean={mean:.2f}, std={std:.2f})", color='blue') # Plot the data points as green balls on the x-axis plt.scatter(data, np.zeros_like(data), color='green', label='Data Points', zorder=5) plt.grid(True) # Display the plot plt.show()
copy

1. Mikä on Gaussin jakauman keskeinen ominaisuus?

2. Mikä tekijä määrittää Gaussin jakauman keskikohdan?

question mark

Mikä on Gaussin jakauman keskeinen ominaisuus?

Select the correct answer

question mark

Mikä tekijä määrittää Gaussin jakauman keskikohdan?

Select the correct answer

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 6. Luku 2
some-alt