三、算法实现 本部分将讲解如何使用原生Python来实现GMM算法,本文并没有使用sklearn直接调用定义模型,而是采用自己复现,因为这样才能够帮新手小白理解算法内部的具体流程。 注:本文复现的算法为GMM算法的阉割版(为了刚入门的同学更容易理解),相对于sklearn框架实现的算法相对简略,但保留了算法的核心部分,这是因为在初学...
我们可以使用Python的sklearn库中的GaussianMixture类来实现GMM。下面是相关代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.mixture import GaussianMixture # 设置随机种子以保证结果的可重复性 np.random.seed(0) # 创建三种水果的数据点(大小和重量) # 每种水果由一个高斯分布代表 apple...
3.4.3 样本标签未知的模型评估 4. Sklearn中的KMeans 1. 概述 聚类算法属于无监督学习(即进行模型训练时不需要标签),而KMeans又是聚类算法中的一个典型算法。聚类顾名思义就是将数据样本按照某种技术进行分类,使得每一类中的数据紧密程度高,而类与类之间的紧密程度尽量低,这些类就被称为簇。 2. 聚类和分类...
其算法步骤如下: importnumpyasnpfromsklearn.mixtureimportGaussianMixture# 生成随机数据X=np.random.rand(300,2)# 创建GMM模型gmm=GaussianMixture(n_components=3)gmm.fit(X)# 预测数据的聚类标签labels=gmm.predict(X) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 下图展示了GMM模型的流程: n_...
Ⅱ.python程序 ii.i.聚类算法:Kmeans聚类 importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.clusterimportKMeans# 训练集数据data=pd.read_excel('数据.xlsx',sheet_name='Sheet3')x=np.array(data.iloc[:,1:]).T kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=0).fit(x)category=data.columns[1:]print('将训练...
#kmeans聚类fromsklearn.clusterimportKMeans estimator= KMeans(n_clusters=2)#构造聚类器y_pred =estimator.fit_predict(X_train_2)#聚类clr= ['b'ifi==0else'y'ifi==1else'r'foriiny_pred] plt.scatter(X_train[:,0],X_train[:,1],c=clr)#DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import mixture from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.s
代码实现：通过生成不同高斯分布的数据点（模拟不同种类的水果大小与重量），使用Python的sklearn库中的GaussianMixture类进行GMM拟合，估计原始分布参数。算法评价：优点：软聚类，为数据点分配每个类的概率；聚类形状灵活，适应不同形状；参数估计可用于生成模型。缺点：计算复杂性高，初始化敏感，需预先确定...
from sklearn.mixture import GaussianMixtureimport numpy as npsamples = np.loadtxt("kmeansSamples.txt")gm = GaussianMixture(n_components=2, random_state=0).fit(samples)labels = gm.predict(samples)import matplotlib.pyplot as pltplt.scatter(samples[:,0],samples[:,1],c=labels+1.5,linewidths=...
当我们在做聚类任务时, 如果每一类的分布已知的话,那么要求出每个样本属于哪一类, 只需要计算出它归属于 k 个不同簇的概率,然后选择概率值最高的那个簇作为它最终的归属即可。 但很多时候,样本分布的参数乃至概率密度函数的形式都是未知的 这时,我们通过设定一个目标,在优化目标的时候求出这些未知的参数。