MATLAB 中的 GMM 对同一个文件给出不同的结果答案

【问题标题】：GMM in MATLAB gives different results for the same fileMATLAB 中的 GMM 对同一个文件给出不同的结果
【发布时间】：2015-08-25 05:31:20
【问题描述】：

我用一个数据集在 Matlab 中构建了一个高斯混合模型：

model = gmdistribution.fit(data,M,'Replicates',5);

带有M = 3 高斯分量。我测试了新数据：

[P, l] = posterior(model,new_data);

我多次运行该程序并没有得到相同的结果。每次运行都会产生不同的对数似然值。我使用对数似然做出决策，相同数据 (new_data) 的值在每次运行时都不同。它取决于什么？我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

首先，假设您使用的是 Matlab 的新 version，gmdistribution.fit 文档表明 fit 方法已弃用，应使用 fitgmdist。示例见here。

其次，gmdistribution.fit 的文档表明如果'Replicates' 选项大于1，则将使用'randSample' start 方法来生成初始参数。这可能是您观察到的变异性的原因（或至少其中一个原因）。

最后，您还可以尝试在调用gmdistribution.fit 之前使用rng 来设置全局随机数流的种子（假设函数内部不使用它自己的流）。或者，您可以尝试通过statset 指定'Options' 参数：

seed = 1;
s = RandStream('mt19937ar','Seed',seed);
opts = statset('Streams',s);
model = gmdistribution.fit(data,M,'Replicates',5,'Options',opts);

我自己无法完全测试这一点 - 请参阅 gmdistribution 类文档了解更多详细信息。

【讨论】：