高斯过程分类器 gpml工具箱

Question

最近在做高斯过程分类的人脸识别的实验，我已经对人脸图片进行了预处理，提取了人脸特征然后处理得到了一个similarity的矩阵，现在想用高斯过程分类器根据这个similarity的矩阵来对人脸进行分类。在网上下载了一个gpml的工具箱，但是不知道怎么用～求大神指教

Answer 1

该回答引用ChatGPT

使用 Gaussian Process (高斯过程) 进行分类，您可以使用 GPML 工具箱。这里是一些使用 GPML 工具箱进行高斯过程分类的基本步骤：

• 安装 GPML 工具箱。你可以从 GPML 的官方网站上下载工具箱：http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab/doc/

• 将你的数据集准备好。你已经提取了人脸特征并得到了一个相似性矩阵。现在你需要将这个矩阵转换成一个训练集和一个测试集。你可以将相似性矩阵的每一行作为一个数据点，将每一行的最后一个元素作为标签。然后你可以将数据随机分成训练集和测试集。

• 确定你想要使用哪种高斯过程模型。你可以根据你的数据集来选择高斯过程模型。常用的高斯过程模型有 RBF Kernel 和 Matern Kernel 等。你可以使用 GPML 工具箱中的 covFunctions 函数来选择高斯过程模型。

• 使用 gp 函数来训练高斯过程模型。你需要使用 gp 函数来训练高斯过程模型。你需要将训练集的输入和输出作为参数传递给 gp 函数，同时指定高斯过程模型。例如，如果你想使用 RBF Kernel，你可以使用以下命令：

  meanfunc = {@meanConst}; hyp.mean = mean(y_train);
  covfunc = {@covSEiso}; ell = 1.0; sf = 1.0; hyp.cov = log([ell;sf]);
  likfunc = @likErf;
  hyp = minimize(hyp, @gp, -100, @infEP, meanfunc, covfunc, likfunc, x_train, y_train);
  

  其中，meanfunc 指定均值函数，covfunc 指定协方差函数，likfunc 指定似然函数，x_train 和 y_train 分别是训练集的输入和输出。

• 使用训练好的高斯过程模型进行预测。你可以使用 gp 函数的 infEP 参数来进行预测。例如，如果你想对测试集进行预测，你可以使用以下命令：

  [ymu, ys2] = gp(hyp, @infEP, meanfunc, covfunc, likfunc, x_train, y_train, x_test);
  

  其中，ymu 是预测的均值，ys2 是预测的方差。

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这些是使用 GPML 工具箱进行高斯过程分类的基本步骤。