데이터 크기가 50x100000입니다. (100000 개의 피쳐, 각 피치는 50입니다).가우시안 혼합물 모델 확률 matlab
이 데이터를 사용하여 가우스 혼합 모델에 적합하겠습니다. 다음 코드를 사용했습니다. $의 \ 세타 $가 gaussing 혼합 모델 매개 변수입니다 $, | 내가 가능성을 얻을 수 있어야 새로운 데이터 Y에 $ P (\ 세타 Y)를 확률 줄 때 내가 필요로 무엇
obj = gmdistribution.fit(X',3);
이다.
확률 값을 얻기 위해 다음 코드를 사용했습니다.
P = pdf(obj,X');
그러나 나는 매우 낮은 값을 얻고 있습니다. 어떻게하면 적절한 확률 값을 얻을 수 있습니까?
데이터가 50x100000 크기라고하면, 길이가 50 인 100000 개의 벡터가 있고 다 변수 정규 분포의 혼합을 찾고 있음을 의미합니까? 즉, 혼합 분포의 각 분포는 다 변수 길이 50의 벡터에 대한 정규 분포? – Stochastically
네 맞습니다. – user570593