# 需要导入模块: from sklearn.mixture import GMM [as 别名]# 或者: from sklearn.mixture.GMM importscore[as 别名]defmixGuass(X_train, y_train, X_test, y_test, X_val, y_val,components):data_df = pd.DataFrame()forn_compincomponents:print"Number of Guassians per class: "+ str(n_comp...
:param n_components: 高斯混合模型数量 :param tol: -log likehold增益<tol时,停止训练 :param n_iter: 最多迭代次数 :param verbose: 是否可视化训练过程 """ self.n_components = n_components self.tol = tol self.n_iter = n_iter self.verbose = verbose # 高斯模型参数 self.params = [] def ...
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...
前面的简单例子里使用了一维高斯模型:即只有一个特征(身高)。但高斯不仅局限于一维,很容易将均值扩展为向量,标准差扩展为协方差矩阵,用n-维高斯分布来描述多维特征。接下来的程序清单里展示了通过scikit-learn的高斯混合模型运行聚类并对结果进行可视化展示。 在初始化GMM算法时,传入了以下参数: -n_components ——用...
n_components :高斯模型的个数,即聚类个数 covariance_type : 通过EM算法估算参数时使用的协方差类型:‘full’,‘tied’, ‘diag’, ‘spherical’,默认"full" full:每个模型使用自己的一般协方差矩阵 tied:所有模型共享一个一般协方差矩阵 diag:每个模型使用自己的对角线协方差矩阵 ...
4.模型训练 代码语言:javascript 复制 ## 模型创建及训练 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',...
1. n_components: 混合高斯模型个数,默认为 1 2. covariance_type: 协方差类型,包括 {‘full’,‘tied’, ‘diag’, ‘spherical’} 四种,full 指每个分量有各自不同的标准协方差矩阵,完全协方差矩阵(元素都不为零), tied 指所有分量有相同的标准协方差矩阵(HMM 会用到),diag 指每个分量有各自不同对角协...
X : array-like, shape (n_samples,) The data. n_components : int The number of clusters means : array-like, shape (n_components,) The means of each mixture component. variances : array-like, shape (n_components,) The variances of each mixture component. ...
理解了数学原理,GMM的代码也不复杂,基本上上面的每一个公式使用1-2行就可以完成 2、E stepdefstep_expectation(X,n_components,means,variance…
weights = np.ones(shape=(n_components, )) / n_components# [n_components, ]# 直接编写即可,不一定要使用结构体。expectation = np.zeros(shape=(n_samples, n_components)) old_mu = np.copy(mu) X = np.matrix(X) mu = np.matrix(mu) ...