在 GMM 的 EM 步骤中，我将函数 gaussianND 称为：
pdf(:, j) = gaussianND(unseen_data, mu(j, :), sigma{j});
它评估每个集群“j”的所有数据点的高斯分布。我有 150 个数据点和 10 个集群。
我收到一个错误：“警告：矩阵是奇异的，接近奇异或缩放错误。结果可能不准确。RCOND = NaN。”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));
它基本上计算了多元高斯。对于 EM 步骤的单次迭代，我得到集群概率（每个数据点属于每个集群的概率），这是有道理的，但是通过超过 1 次迭代，我得到所有集群概率为“NaN”和上面的警告.
有人可以解释一下原因和解决方案吗？