Algorithm：实现LDA的Gibbs Gauss采样(绘制多图subplot)

Algorithm：实现LDA的Gibbs Gauss采样(绘制多图subplot)

目录

输出结果

实现代码

输出结果

实现代码

  

   

    

     

    
    

     

      import numpy as np
     
    
   

    

     

    
    

     

      import matplotlib.pyplot as plt
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      N = 1000
     
    
   

    

     

    
    

     

      # 初始化y, 可以任选一个值
     
    
   

    

     

    
    

     

      y = 0
     
    
   

    

     

    
    

     

      xs = []
     
    
   

    

     

    
    

     

      ys = []
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      for i in range(N):
     
    
   

    

     

    
    

     
 # 更新x_t
     
    
   

    

     

    
    

     

       x = np.random.normal(0.8*y, 0.6)
     
    
   

    

     

    
    

     
 # 更新y_t
     
    
   

    

     

    
    

     

       y = np.random.normal(0.8*x, 0.6)
     
    
   

    

     

    
    

     

       xs.append(x)
     
    
   

    

     

    
    

     

       ys.append(y)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      xs2, ys2 = np.random.multivariate_normal( [0, 0], [[1,0.8],[0.8,1]], N ).T
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.subplot(211)
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.title('gibbs Gauss')
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.scatter(xs, ys)
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.subplot(212)
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.scatter(xs2, ys2)
     
    
   

    

     

    
    

     

      plt.show()
     
    
  
 

文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/82115195