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私はとても混乱しています。MATLAB コードに従って、プログラムを自分でテストしました。

feature_train=[1 1 2 1.2 1 1 700 709 708 699 678]; 
No_of_Clusters = 2;
No_of_Iterations = 10;
[m,v,w]=gaussmix(feature_train,[],No_of_Iterations,No_of_Clusters);

feature_ubm=[1000 1001 1002 1002 1000 1060 70 79 78 99 78 23 32 33 23 22 30]; 
No_of_Clusters = 3;
No_of_Iterations = 10;
[mubm,vubm,wubm]=gaussmix(feature_ubm,[],No_of_Iterations,No_of_Clusters);


feature_test=[2 2 2.2 3 1 600 650 750 800 658];
[lp_train,rp,kh,kp]=gaussmixp(feature_test,m,v,w);  
[lp_ubm,rp,kh,kp]=gaussmixp(feature_test,mubm,vubm,wubm);

ただし、feature_test は feature_ubm ではなく feature_train に分類する必要があるため、結果が気になります。以下に示すように、feature_ubm の確率は feature_train よりも高い!?! 誰が私に何が問題なのか説明できますか? 問題は gaussmip および gaussmix MATLAB 関数に関連していますか?

sum(lp_ubm)

ans =

-3.4108e+06

sum(lp_train)

ans =

-1.8658e+05

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以下に示すように、feature_ubm の確率は feature_train よりも高い!?!

ubm の絶対値が大きいにもかかわらず、正反対のことがわかります。負の数を考慮していて、

 sum(lp_train) > sum(lp_ubm)

ヘンセ

 P(test|train) > P(test|ubm)

したがって、テスト チャンクは ubm ではなく、train として正しく分類されます。

于 2013-07-16T08:27:34.450 に答える