在GMM的EM步骤中，我将函数gaussianND称为：
pdf(:, j) = gaussianND(unseen_data, mu(j, :), sigma{j});
评估每个群集的所有数据点的高斯值＆＃39; j＆＃39; 我有150个数据点和10个集群。
我收到错误：＆＃34;警告：矩阵是单数，接近单数或严重缩放。结果可能不准确。 RCOND = NaN。 ＆＃34;在gaussianND函数的以下代码行中：
pdf = 1 / sqrt((2*pi)^n * det(Sigma)) * exp(-1/2 * sum((meanDiff * inv(Sigma) .* meanDiff), 2));
基本上计算多元高斯。 对于EM步骤的单次迭代，我得到了群集概率（每个数据点属于每个群集的概率），这是有意义的，但是通过多次迭代我得到的所有群集概率为“NaN＆＃39” ;和上面的警告。
有人可以解释一下原因和解决方案吗？