我必须编写一个分类器(高斯混合模型)以用于人类 Action 识别。我有 4 个视频数据集，每个数据集包含 12 个我想识别的 Action 。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 Action 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);
现在我想要一个视觉反馈来了解聚类是否运行良好或数据是否被错误分类。
有没有可能有这样的东西？
最佳答案
我没有接近我为制作这些而编写的代码，但我记得哪些功能值得一看。
从这里开始 plot_gaussian_ellipsiod .您可以进一步添加 gmdistribution 和 ezcontour 以得到如下结果:
或者，对于 3d 数据，您可以使用 plot3 和 plot_gaussian_ellipsiod :
关于matlab - 在 MATLAB 中可视化高斯混合模型集群，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12627338/