matlab - matrix(256*256) 的行列式可能是无限的

Question

我有 (256*1) 个特征向量来自 (16*16) 个灰度图像。向量数为 550当我计算此向量的样本协方差并计算协方差矩阵行列式时答案是错误的

有限范围 (0:255) 值的有限矩阵的行列式可能是无限的，或者我在哪里弄错了？

事实上，我想要用贝叶斯估计进行分类，我的分布是高斯分布，什么时候我计算行列式为 inf，最终答案(可能性)为零。

我的部分代码:

Mean =  mean(dataSet,2);
MeanMatrix = Mean*ones(1,NoC);
Xc = double(dataSet)-MeanMatrix; % transform data to the origine
Sigma = (1/NoC) *Xc*Xc'; % calculate sample covariance matrix 
Parameters(i).M = Mean';
Parameters(i).C = Sigma;

likelihoods(i) = (1/(2*pi*sqrt(det(params(i).C)))) * (exp(-0.5 * (double(X)-params(i).M)' * inv(params(i).C) * (double(X)-params(i).M)));

变量 i 显示我的类(class)；变量 X 显示我的特征向量；

Answer 1

这样的矩阵行列式可以无穷大吗？不，它不能。

它可以评估为无限吗？当然是。

这是一个包含有限数量元素的矩阵示例，这些元素不是太大，但行列式很少会计算为有限数:

det(rand(255)*255)