MATLABでガウス混合モデルクラスタを可視化

Question

人間の行動認識に使用するためには、分類器（ガウス混合モデル）を作成する必要があります。私はビデオの4つのデータセットを持っており、それぞれには私が認識したい12のアクションが含まれています。トレーニングセットとして3つ、テストセットとして1つを選択します。各フレームについて、私は自分の観測である907個の特徴を抽出する。トレーニングモデルにGMモデルを適用する前に、私はPCAを実行します。だから私はわずか50のコンポーネントを検討します。

各アクションの1つのクラスタでGMモデルを構築します。

gm = gmdistribution.fit(data, cluster_num, 'Options', options, 'CovType','diagonal','Regularize', 1e-10, 'SharedCov', true); 

は、今私は、クラスタリングがうまく働いていたか、データが誤って分類されている場合を理解するために視覚的なフィードバックを持っていると思います。

このようなことは可能でしょうか？

Answer 1

私はこれらを作成するコードの近くにはありませんが、私はどの機能を調べる価値があるのか​​覚えています。

ここから開始するplot_gaussian_ellipsiodあなたはさらに、このようなもので終わるためにgmdistributionとezcontourを追加することができます。

あるいは、3Dデータのために、あなたが使用することができplot3とplot_gaussian_ellipsiod：