通過 GPML 實現 4-D 高斯過程回歸的問題

Question

我參考鏈接https://stats.stackexchange.com/questions/105516/how-to-implement-a-2-d-gaussian-processes-regression-through-gpml-matlab並創建一個二維高斯過程回歸。 我想創建一個 4-d 高斯過程回歸，但是 'meshgrid' 只允許 3 個inputs([X,Y,Z] = meshgrid(x,y,z)) ; 如何在meshgrid中添加另一個輸入？

3-d 代碼是這樣的：

X1train = linspace(-4.5,4.5,10);
X2train = linspace(-4.5,4.5,10);
X3train = linspace(-4.5,4.5,10);
X = [X1train' X2train' X3train'];
Y = [X1train + X2train + X3train]';

%Testdata
[Xtest1, Xtest2, Xtest3] = meshgrid(-4.5:0.1:4.5, -4.5:0.1:4.5, -4.5:0.1:4.5);
 Xtest = [Xtest1(:) Xtest2(:) Xtest3(:)];

% implement regression 
[ymu ys2 fmu fs2] = gp(hyp, @infExact, [], covfunc, likfunc, X, Y, Xtest);

如果我創建了一個 X4train，那就意味着我需要一個 Xtest4，我該如何將 Xtest4 添加到 meshgrid 中？

GPML 代碼來自http://www.gaussianprocess.org/gpml/code/matlab/doc/

Answer 1

您可以使用ndgrid創建 n 維網格，但請記住，它不會直接創建與 meshgrid 相同的輸出，您必須先對其進行轉換。 （文檔中也解釋了如何做到這一點）