algorithm - 高斯曲线拟合算法

伙计们，我一直试图为一些看起来像扭曲的正态分布的数据集获得高斯拟合。我一直在使用软件来做到这一点。我想知道我是否可以应用迭代算法将这些数据集转换为高斯拟合曲线，原始曲线的标准偏差和平均值作为输入。？
有任何想法吗？

最佳答案

计算数据的均值:mu = 1/N Sum(xi)

计算数据的离散度:sigma = sqrt(1/(N-1) Sum(xi-mu))

填写参数:gauss = 1/(sigma*sqrt(2pi)))*exp(-1/2*((x-mu)/sigma)^2)

我认为不需要用简单的数学来拟合野兽。

关于algorithm - 高斯曲线拟合算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/10950733/