問題タブ [gmm]

R gmm アルゴリズムを試して予測したいと思います。

質問 #1: gmm を使用して予測することは可能ですか? （「予測」という言葉はマニュアルにはありません）

質問 2: gmm を使用して予測を行うことができる場合、どのように行うのですか?

最も単純な例を探しています。たとえば、svm を使用するには、次のようにします。

質問 #3:マニュアルに記載されている例を再現することさえできません。ページ 24 にコードを示します。

しかし、パッケージをインストールした後でさえgmm、R はデータを知りませんFinance。

私は何が欠けていますか？

Matlab で vl_feat 実装を使用して SIFT 機能を抽出し、GMM モデルとフィッシャー ベクトルを計算しようとしています。DTD データセットからの 2 つのサブセットのトレーニング イメージとテスト イメージがあります。

1. 各分割 (トレーニングとテスト) で vl_sift を実行し、128xN 機能を保存します。
2. それぞれが 128xN の特徴で構成されるセル配列を vl_gmm に適用し、各特徴について [平均共分散重み] を取得してから、計算された gmm モデル値を含む特徴を特徴ごとに vl_fisher に適用します。
3. PCAを作る
4. すべてをSVMに入れる

私の問題は、ステップ 2 でわからないことです。各画像の特徴値を vl_gmm と vl_fisher に適合するように変換する方法。

これが私のコードです：

他に 2 つの問題があります。

• 一部の画像でSIFTが失敗することが1つあります。したがって、それらを拒否しました

• SIFT Feature の次元が異なるため、最も長いものを取り、他のものをゼロで埋めて 1xN Feature Vector にしました。

UPD: ありがとう、それは動作します。

ヒストグラムを表す 1D ベクトルがあります。いくつかのガウス関数の合計のように見えます:

SO でサンプル コードを見つけましcurve_fitたが、より多くのガウス タプル (mu、sigma) を受け取るように変更する方法がわかりません。「curve_fit」は 1 つの関数 (この場合は 1 つのガウス曲線) のみを最適化すると聞きました。

この関数は 1 つのガウス曲線を見つけますが、視覚的には 3 つまたは 4 つのガウス曲線があります。

1D vectorin formの gmm 表現を実現するために、いくつかの numpy/scipy 関数についてアドバイスをいただけ([m1, sigma1],[m2, sigma2],..,[mN,sigmaN])ますか?

昨日、期待値最大化アルゴリズムを使用して GMM (ガウス混合モデル) を実装しました。

覚えているように、これは未知の分布をガウス分布の混合物としてモデル化し、その平均と分散、および各ガウス分布の重みを学習する必要があります。

これはコードの背後にある数学です (それほど複雑ではありません) http://mccormickml.com/2014/08/04/gaussian-mixture-models-tutorial-and-matlab-code/

これは私のコードです:

問題は、対数尤度が奇妙な動作をしていることです。単調増加になると思います。しかし、そうではありません。

たとえば、3 つのガウス クラスターを持つ 8 つの機能の 2000 の例では、対数尤度は次のようになります (30 回の反復) -

だからこれは非常に悪いです。しかし、私が実行した他のテストでは、たとえば、2 つの機能と 2 つのクラスターの 15 の例を含む 1 つのテストでは、対数尤度は次のようになります -

より良いですが、まだ完璧ではありません。

なぜこれが起こり、どうすれば修正できますか?

1 つの GMM に空間機能と色機能を組み込んだ SCGMM を実装しようとしています。ほとんどの論文では、分離された共分散行列が使用されています。しかし、SCIKIT Learn Mixture Library には、ブロック対角共分散行列タイプを持つオプションはありません。誰でも助けることができますか？