使用numpy，我需要为一个机器学习问题生成训练和测试数据。模型能够预测三种不同的类别（X、Y、Z）。这些类别代表了多项临床试验中的患者类型，模型应该能够根据关于患者的数据（如血液分析和血压、既往病史等）来预测患者的类型。
根据之前的研究，我们知道，总体上，类别的分布情况如下，按每项试验中总患者人数的百分比表示：
X - u=7.2, s=5.3 Y - u=83.7, s=15.2 Z - u=9.1, s=2.3u/s描述了每个类别的N(u, s)分布（因此，对于所有研究的试验，类别X的平均值为7.2，方差为5.3）。不幸的是，研究的数据集不可用。
我如何重新创建一个数据集，使其遵循所有类别的相同分布，并且在每个类别内也遵循该分布，同时满足每条记录中X+Y+Z=100的约束条件？
生成一个遵循总体分布（u值）的数据集很容易，但如何获得一个在每个类别中具有相同分布的数据集呢？
回答：
您所描述的问题是从混合分布中抽样。混合分布是由多个成分分布组成的，每个成分分布都有一个权重，这些权重是非负的且总和为1。您的混合分布有3个成分。每个成分都是一个高斯分布，具有您提供的均值和标准差。假设混合权重是各类别在总体中的比例是合理的。要从混合分布中抽样，首先使用权重作为离散分布的概率来选择一个成分。然后从该成分中抽样。我假设您知道如何从高斯分布中抽样。
