【发布时间】:2013-06-11 06:29:46
【问题描述】:
我有一个尺寸为 50x100000 的数据。 (100000 个特征,每个特征的维度为 50)。
我想使用这些数据拟合一个高斯混合模型。我使用了以下代码。
obj = gmdistribution.fit(X',3);
我需要的是,当我给出一个新数据 Y 时,我应该能够得到似然概率 $p(Y|\theta)$,其中 $\theta$ 是高斯混合模型参数。
我使用以下代码获取概率值。
P = pdf(obj,X');
但是我得到的值非常低,都大约为 0。这是怎么回事?我怎样才能得到合适的概率值?
【问题讨论】:
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当你说你的数据是 50x100000 维度时,你的意思是你有 100000 个长度为 50 的向量,并且你正在寻找多元正态分布的混合,即每个分布混合是长度为 50 的向量的多元正态分布?
标签: matlab probability gaussian probability-theory mixture-model