Gaussian Mixture Models auf hohe Dimensionen anwenden

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clustering_n00b

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Verfasst am: 02.10.2011, 09:17 Titel: Gaussian Mixture Models auf hohe Dimensionen anwenden

Hallo zusammen Smile

Ich kaempfe gerade mit einem seltsamen Problem, und zwar geht es um die Clustering-Technik Gaussian Mixture Models

Nun habe ich das Tutorial durchgearbeitet und auf meine Daten angewendet. Das ist mein Code:

Code:

gm = gmdistribution.fit(data, k, 'Regularize', 1e-15, 'Options', opts);
[idx, nlogl, P, logpdf, M] = cluster(gm, data);

Funktion ohne Link?

Jetzt bekomme ich die folgende Fehlermeldung:

Zitat:

??? Error using ==> gmdistribution.fit at 126
X must have more rows than columns.

Error in ==> nameofmyFunction at 36
gm = gmdistribution.fit(data, k, 'Regularize', 1e-15, 'Options', opts);

Jetzt habe ich mal in der gmdistribution.fit, Zeile 126 nachgeschaut:

Zitat:

[n, d] = size(X)
if n <= d
error(message('stats:gmdistribution:TooFewN'));
end

sixe(X) ergibt 37x3116
Das Problem ist, dass die Anzahl Dimensionen>Anzahl Beobachtungen ist.
Verstehe nicht, wieso GMM das nicht loesen kann (K-Means Algorithmus hatte kein Problem damit).

Weiss jemand, wie ich dieses Problem umgehen und doch GMM auf die Daten anwenden kann? Question

clustering_n00b

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Verfasst am: 06.10.2011, 14:16 Titel:

Ok.

Ich habe mich entschieden zuerst PCA auf die Daten anzuwenden.
Forum-Link
Danach verwende ich GMM.


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