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让我试着回答你的问题(根据我对你问题的理解)。
设该三峰的正态分布是以下三个正态的Mixture:N(m1,s1^2), N(m2,s2^2), N(m3,s3^2),这三个正态在Mixture的占比(权重)是w1, w2, w3 (当然有W1+W2+W3=1),为便于书写,正态分布的PDF(密度函数)记为 P(x, mu, sigma),那么该三峰的正态分布的PDF(密度函数)为
F(x)=P(x, m1, s1)*W1 + P(x, m2, s2)*W2 + P(x, m3, s3)*W3
如果有个观察到的数据y(来自上述三峰的正态分布), 那么它取自第1个正态分布的概率是多少呢?
我觉得,通过BAYERS规则( P(x|Y)=P(Y|x)*P(x)/P(Y) )可求得,它取自第1个正态分布的概率=P(y, m1, s1)*W1/F(y),其中F(),P()的定义如前。(注:我觉得,这概率不是最大似然估计,不是估计,是概率的精确值)。自然,它取自第2个正态分布的概率和它取自第3个正态分布的概率均同理可求。
注:它取自第1个正态分布的概率+它取自第2个正态分布的概率+它取自第3个正态分布的概率=1(因为它必是来自3个正态中的一个分布,所以这些概率和是1)。
不过,我水平有限,难免有错,仅供参考。
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