Интерпретация путаницы

Я пытаюсь классифицировать изображения (символы AZ) с Гауссовой моделью микширования с уменьшением PCA. Для этого я создаю экземпляр GMM для каждой этикетки, обучаю GMM (86000 образцов), а затем проверяю их (20000 образцов). Я получаю точность около 75%. Тем не менее, когда я строю матрицу путаницы (только 2000 результатов), результат немного странный для меня.

Символы A (0) и F (5) часто неправильно классифицируются. Это кажется мне слишком регулярным.