Funciones para trabajar con "AnomalyDetection": Pds::AnomalyDetection::MGaussianPDF(), Pds::AnomalyDetection::MGaussianDensityEstimation(), etc. Más...

Namespaces
namespace	Pds
	Nombre de espacio para Pds (Procesamiento Digital de Senales)

namespace	Pds::AnomalyDetection
	Nombre de espacio para AnomalyDetection.

AnomalyDetection
Pds::Vector	Pds::AnomalyDetection::MGaussianPDF (const Pds::Matrix &X, const Pds::Matrix &Mu, const Pds::Matrix &Sigma)
	Calcula la probability density function (PDF) de una funcion gaussiana multivariada, usando $\mathbf{\mu}=Mu.T()$ y la matriz $\mathbf{\Sigma}$ . Más...

bool	Pds::AnomalyDetection::MGaussianDensityEstimation (const Pds::Matrix &X, Pds::Matrix &Mu, Pds::Matrix &Sigma)
	Calcula los parametros para la probability density function (PDF) de una funcion gaussiana multivariada, usando $\mathbf{\mu}=Mu.T()$ y la matriz $\mathbf{\Sigma}$ . Más...

Descripción detallada

Funciones para trabajar con "AnomalyDetection": Pds::AnomalyDetection::MGaussianPDF(), Pds::AnomalyDetection::MGaussianDensityEstimation(), etc.

#include <Pds/FuncAnomalyDetection>

Documentación de las funciones

◆ MGaussianPDF()

Pds::Vector Pds::AnomalyDetection::MGaussianPDF	(	const Pds::Matrix &	X,
		const Pds::Matrix &	Mu,
		const Pds::Matrix &	Sigma
	)

Calcula la probability density function (PDF) de una funcion gaussiana multivariada, usando $\mathbf{\mu}=Mu.T()$ y la matriz $\mathbf{\Sigma}$ .

$\mathbf{x}_{l}=X.GetRow(l).T()$

$p(\mathbf{x};\mathbf{\mu},\mathbf{\Sigma})= \frac{ \exp \left( -\frac {1}{2}({\mathbf{x}}-{\boldsymbol{\mu}})^{\mathrm {T}}{\boldsymbol{\Sigma }}^{-1}({\mathbf {x} }-{\boldsymbol {\mu }}) \right) }{\sqrt {(2\pi )^{k}|{\boldsymbol {\Sigma }}|}}$

Parámetros

[in]	X	Matriz con los vectores de datos (muestras de tamaño ) en las lineas.
[in]	Mu	Vector $\mathbf{\mu}$ , valor medio de las columnas, Mu tiene linea y columans.
[in]	Sigma	Matriz $\mathbf{\Sigma}$ de correlacion cruzada entre las columnas de X. Sigma tiene linea y columans.

Devuelve: Reorna la PDF $p(\mathbf{x};\mathbf{\mu},\mathbf{\Sigma})$ para una entrada $\mathbf{x}$ .

Ejemplos: example_anomaly_detection_gaussian.cpp.

◆ MGaussianDensityEstimation()

bool Pds::AnomalyDetection::MGaussianDensityEstimation	(	const Pds::Matrix &	X,
		Pds::Matrix &	Mu,
		Pds::Matrix &	Sigma
	)

Calcula los parametros para la probability density function (PDF) de una funcion gaussiana multivariada, usando $\mathbf{\mu}=Mu.T()$ y la matriz $\mathbf{\Sigma}$ .