GPyを使ってGPLVMを実行して、潜在空間の座標だけを取り出したい。

Question

やりたいこと

はじめてGPyを使います。12次元のoil flowデータをGPLVMを使って潜在空間に埋め込んで、潜在空間での各データの座標を取得していです。

Datasetに関して

oil flowデータはここのgzipped MATLAB workspaceからダウンロードして、解凍することで3Class.matファイルとして使えます。

oil flowデータには12次元のベクトルと3次元のラベルが1000データ分保管されています。
3次元のラベルというのは、
Class A なら [0,0,1]
Class B なら [0,1,0]
Class C なら [1,0,0]
といった形です。

import scipy.io
oil_flow_dataset = scipy.io.loadmat("3Class.mat")
oil_flow_dataset.keys()
#dict_keys(['DataTrnLbls', 'DataVdnLbls', 'DataTrn', 'DataTstFrctns', 'DataTrnFrctns', 'DataTst', 'DataVdn', 'DataVdnFrctns', 'DataTstLbls'])
oil_flow_dataset["DataTrnLbls"].shape
#(1000,3)
oil_flow_dataset["DataTrn"].shape
#(1000,12)

TrnはTrain, VdnはValid, TstはTestを表してます。

やったこと

次のコードを実行することで、oil_flow_dataのGPLVMによる2次元の潜在空間での埋め込みの様子を知ることができます。

import numpy as np
import GPy
import scipy.io
import matplotlib.pyplot as plt

oil_flow_dataset = scipy.io.loadmat("3Class.mat")
observed_data = oil_flow_dataset["DataTrn"]
normalized_observed_data = (observed_data - observed_data.mean(axis=0)) / observed_data.var(axis=0)
GT = oil_flow_dataset["DataTrnLbls"].nonzero()[1]

model = GPy.models.GPLVM(normalized_observed_data, input_dim=2)
model.optimize(messages=True, max_iters=1e3)
model.plot_latent(labels=GT)
plt.savefig("gplvm.png")

私がやりたいのは、この2次元の潜在空間における各データ(上の図における各△)の座標を取得したいのです。要はplot_latentなんてものを使わずに普通にmatplotlibを使って潜在空間をプロットしたいのです。

よろしくお願いします。

Answer 1

GPLVMの使い方の参考にさせていただきました. ありがとうございました.

ご質問に関して, model.Xで潜在変数にアクセスできるようです．
以下のコードでplot_latentと同じような表示が得られます．

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

spec = oil_flow_dataset["DataTrnLbls"].nonzero()[1]
for c in range(0,3):
    arg = np.where(spec==c)[0]
    plt.plot(model.X[arg,1], model.X[arg,0], '.', c='C'+str(c))

Comments

[physics303]

ありがとうございます。