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...
2. 选择了不合适的 n_components n_components 的值决定了聚类的数量。如果选择的值过小,则聚类可能...
n_components = np.arange(1, 11) models = [GMM(n, covariance_type='full', random_state=0).fit(features_std) for n in n_components] plt.plot(n_components, [m.aic(features_std) for m in models], label='AIC') plt.plot(n_components, [m.bic(features_std) for m in models], lab...
接下来,我们用n_components=3实例化GMMclass,并调用它的fit_predict()方法来获取簇分配: from sklearn.mixture import GaussianMixture 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...
gmm=GaussianMixture(n_components=2,covariance_type='full',random_state=28)gmm.fit(x,y) 查看一下训练出来的模型: 5.理模型的相关参数的输出 代码语言:javascript 复制 ## 模型相关参数输出print('均值 = \n',gmm.means_)print('方差 = \n',gmm.covariances_) ...
gmm = GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='full', random_state=28) gmm.fit(x, y) 查看一下训练出来的模型: 5.理模型的相关参数的输出 ## 模型相关参数输出 print ('均值 = \n', gmm.means_) print ('方差 = \n', gmm.covariances_) ...
best_n_components = np.argmin(bic_scores) +1 print(f'Optimal number of components:{best_n_components}') 4. 应用 GMM 进行聚类 使用最佳组件数来训练 GMM 模型,并预测数据点的簇标签。 # 训练 GMM gmm = GaussianMixture(n_components=best_n_components...
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_) ...
gmm = GaussianMixture(n_components=3) labels = gmm.fit_predict(X) 1. 2. 3. 4. 可以检查EM算法收敛需要多少次迭代: print(gmm.n_iter_) 2 1. 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_)
fromsklearn.mixture import GaussianMixturegmm=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...