我有一个功能的直方图（机器学习）。这意味着在x轴上，我有几个特征可以采取的值，在y轴上我有出现的数量。
如果我不知道它的分布类型（正态分布或几何分布等），Matlab（或Java）是否可以自动将概率分布拟合到此直方图中？这意味着Matlab（或Java）应该确定它是哪个分布并给我最佳参数。
问题是我有很多功能，手动检查功能需要花费太多时间。
编辑：我找到了以下Matlab工具来完成这项工作：http://blogs.mathworks.com/pick/2012/02/10/finding-the-best/不幸的是它只支持参数化模型。
编辑2：我现在有点困惑。我已经读过我必须对直方图进行标准化，以便我看到经验概率而不是数字。如果我想尝试所有可能的参数分布并选择最好的参数分布，这是真的吗？如何在Matlab中完成这种规范化？答案 0 :(得分：0)
我不知道任何自动找到最佳分发类型的工具。但是，由于实际数据通常并不完全对应于一个分布，并且存在任意数量的可能分布，因此这种工具的存在也没有意义。
我建议将您的问题限制在某些分布模型（高斯，对称，...），计算最适合各自模型，为每个拟合生成一个可能性参数，然后采用最高的拟合/模型情形产生。