gmm = GaussianMixture(n_components=3) labels = gmm.fit_predict(X) 可以检查EM算法收敛需要多少次迭代: print(gmm.n_iter_) 2 EM算法只需两次迭代即可收敛。检查估计的GMM参数: print('Weights:', gmm.weights_) print('Means:\n', gmm.means_) print('Covariances:\n', gmm.covariances_) 结果如下...
GaussianMixture():GMM类的初始化,其中n_components表示高斯成分的数量。 3. 使用EM算法进行训练 通过期望最大化(EM)算法训练模型。 # 训练模型gmm.fit(data.reshape(-1,1))# 将数据变换为二维数组 1. 2. 代码解释: fit():通过给定数据训练模型,data.reshape(-1, 1)将一维数组转换为用于 GMM 的适当形状。
1.1、高斯混合模型(GMM)及期望最大(EM)算法 1.1.1、GMM (1)基本概念 (2)模型参数估计 1.1.2、EM算法 1.2、贝叶斯公式 1.2.1、乘法公式 1.2.2、全概率公式 1.2.3、贝叶斯公式 二、代码实现 2.1、E-step 2.2、M-step 2.3、使用KMeans进行参数初始化 2.4、使用scikit-learn提供的GMM 三、参考链接 本文重点...
在之前的两个例子中,因为对binding没有要求,所以使用默认的exchange足以完成任务。 先看P端代码: #!/usr/bin/env python import pika import sys connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters( host='localhost')) channel = connection.channel() channel.exchange_declare(exchange='logs', type=...
4. GMM 聚类的python代码理解 ###高斯混合聚类的手推代码理解#导入可能需要的包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmath# 生成实验数据##生成数据x=[0.697,0.774,0.634,0.608,0.556,0.403,0.481,0.437,0.666,0.243,0.245,0.343,0.639,0.657,0.360,0.593,0.719,0.359,0.339,0.282,0.748,0....
一维GMM的Python代码实现 importnumpy as npclassGMM(object):"""Gaussian Mixture Model"""def__init__(self, data, K):"""K: the number of gaussian models alpha: the weight for corresponding gaussian model mu: the vector of means sigma2: the vector of variances...
2、【Python基础】变量使用与定义2021-09-17 09:44:21 学点东西 举报 0 分享至 0:00 / 0:00 速度 洗脑循环 Error: Hls is not supported. 视频加载失败网易新闻 iOS Android 猜你喜欢 普京背后的狠人,梅德韦杰夫:俄罗斯最“没野心”的总统 国家终于出手,整顿这三大财阀 今日推荐 30℃的气温很...
GMM python代码 gmm算法python 看了很多博文,包括《统计学习知识》和西瓜书上对GMM算法的推导,总有些重要的步骤被略去(比如从公式一推到公式二,书上直接给出结果,却没有具体步骤),导致理解整个算法非常困难。后来幸运地发现一篇博文,使用了对我而言易于理解的语言,重要把整个推导过程疏通成功,最后在纸上手推了一遍...
算法就是随机产生两个不同中心的高斯分布的数据点,再用mixture.GMM进行拟合。 关键部分代码拆分如下。 1. 准备数据 产生以20,20 为中心的满足标准正态分布的300个样本点。 shifted_gaussian = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([20, 20]) ...
模式识别多个类别GMM模型构成的分类器python源代码,#基于高斯混合模型的模式识别在模式识别中,如何有效地将输入数据归类到不同的类别是一项重要的任务。高斯混合模型(GMM,GaussianMixtureModel)是一种常用的方法,它通过多个高斯分布的组合来对数据进行建模。本文将介绍