如何用高斯混合模型（GMM）进行分类

Question

我在matlab中使用GMM进行数据分类。

问题与此问题类似：probability with Guassian mixture Model

我有以下数据集：

trainData1; % dataset for class 1
trainData2; % dataset for class 2
testData; % test dataset

获取GMM模型：

GMM_class1=gmdistribution.fit(trainData1,12,'CovType','diagonal');
GMM_class2=gmdistribution.fit(trainData2,12,'CovType','diagonal');

获取每个类的测试数据集的log-likeihood：

[posteriorTest_Train1,nlogL_1]=posterior(GMM_class1,testData);
[posteriorTest_Train2,nlogL_2]=posterior(GMM_class2,testData);

要分类，我这样做：

if nlogL_1 < nlogL_2
    % testData belongs to class 1
else
    % testData belongs to class 2
end

拜托，我想知道我是否正确地做了。

问候。

Answer 1

这不是我理解的gmm。 如果您打算对项目是属于1级还是2级进行分类， 然后我会做以下几点。

GMM_class = gmdistribution.fit(trainData,2,'CovType','diagonal');
posteriorTest = posterior(GMM_class,testData);

然后你可以执行if语句来判断测试数据是属于1类还是2类。