在 MATLAB 中可视化高斯混合模型集群
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【中文标题】在 MATLAB 中可视化高斯混合模型集群【英文标题】:Visualize Gaussian Mixture Model clusters in MATLAB 【发布时间】:2012-09-19 14:10:32 【问题描述】:我必须编写一个分类器(高斯混合模型)以用于人类动作识别。我有 4 个视频数据集,每个数据集都包含我想要识别的 12 个动作。我选择其中 3 个作为训练集,其中 1 个作为测试集。对于每一帧,我提取了 907 个特征,这些特征是我的观察结果。在我将 GM 模型应用于训练集之前,我在其上运行 PCA。所以我只考虑 50 个组件。
我用每个动作的一个集群构建 GM 模型。
gm = gmdistribution.fit(data, cluster_num, 'Options', options, 'CovType','diagonal','Regularize', 1e-10, 'SharedCov', true);
现在我想获得视觉反馈,以了解聚类是否运行良好或数据是否分类错误。
有可能有这样的东西吗?
【问题讨论】:
【参考方案1】:我没有接近我编写的代码,但我记得哪些函数值得一看。
从plot_gaussian_ellipsiod 开始。您可以进一步添加 gmdistribution
和 ezcontour
以得到类似这样的结果:
或者,对于 3d 数据,您可以使用 plot3
和 plot_gaussian_ellipsiod
:
【讨论】:
以上是关于在 MATLAB 中可视化高斯混合模型集群的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章