在MATLAB中可视化高斯混合模型聚类
Mar*_*ore 6 matlab plot classification cluster-analysis visualize
我必须编写一个分类器(高斯混合模型)来用于人类动作识别.我有4个视频数据集,每个数据包含12个我想要识别的动作.我选择其中3个作为训练集,其中1个作为测试集.对于每个帧,我提取了907个我观察到的特征.在我在训练集上应用GM模型之前,我在其上运行PCA.所以我只考虑50个组件.
我构建了GM模型,每个动作都有一个集群.
gm = gmdistribution.fit(data, cluster_num, 'Options', options, 'CovType','diagonal','Regularize', 1e-10, 'SharedCov', true);
现在我希望有一个视觉反馈,以了解群集是否运行良好或数据是否被错误分类.
有可能有这样的事吗？
AGS*_*AGS 11
我并不接近我写的这些代码,但我记得哪些函数值得一看.
从plot_gaussian_ellipsiod开始.你可以进一步添加gmdistribution并ezcontour最终得到这样的东西:
或者,对于3d数据,您可以使用plot3和plot_gaussian_ellipsiod:
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