r - kernlab のガウス過程予測からの出力としての NaN

Question

kernlabのgausspr関数を使用して回帰問題を解決しようとしています。入力は標準化されています。しかし、predict(model, test.set) の出力は一連の NaN 値であることが判明しました!

訓練セット、X

M1 -0.3437191 -0.1755636 -0.1914969 -0.205308 -0.1595554
M2 -0.3437191 -0.1755636 -0.1914969 -0.205308 -0.1595554
M3 -0.3437191 -0.1755636 -0.1914969 -0.205308 -0.1595554
M4 -0.3437191 -0.1755636 -0.1914969 -0.205308 -0.1595554
M5 -0.3437191 -0.1755636 -0.1914969 -0.205308 -0.1595554

トレーニング出力、Y は

Y = c(1,2,3,4,5)

テスト セット、Z

T1   1.5530507 -0.2152377 -0.202634 -0.1460405 -0.1592964
T2   1.5530507 -0.2152377 -0.202634 -0.1460405 -0.1592964
T3 -0.3736244 -0.2152377 -0.202634 -0.1460405 -0.1592964
T4 -0.3736244 -0.2152377 -0.202634 -0.1460405 -0.1592964
T5 -0.3736244 -0.2152377 -0.202634 -0.1460405 -0.1592964

コード：

library(kernlab)
model <- gausspr(X,Y)
predict(model, Z)

出力は

> head(res14)
     [,1]
[1,]  NaN
[2,]  NaN
[3,]  NaN
[4,]  NaN
[5,]  NaN
[6,]  NaN

なぜこの出力が得られるのか疑問に思っています。

Answer 1

したがって、入力データにはゼロ分散列のセットがあるため、共分散行列を作成することが可能になり (理由を説明できる人がいますか?)、最終結果は NaN 値になります。