通过拟合后的GMM模型可以生成新的、与输入数据类似的随即分布函数。GMM是一种非常方便的建模方法,可以为数据估计出任意维度的随即分布 Xnew = gmm16.sample(400, random_state=42) plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1]); 作为一种生成模型,GMM提供了一种确定数据集最优成分数量的方法。由于生成模型本身就...
iris['cluster'] = y_gmm sns.lmplot("PCA1", "PCA2", data=iris, hue='species', col='cluster', fit_reg=False); 通过按照簇号分割数据,我们看到 GMM 算法已经恢复了潜在的标签:组 0 已经完全分离了 setosa 物种,而在 versicolor 和 virginica 之间仍然存在少量的混合。 这意味着即使没有专家告诉我们...
# GMM模型试图将数据构造成若干服从高斯分布的概率密度函数镞。fromsklearn.mixtureimportGaussianMixture# 1.选择模型类model = GaussianMixture(n_components=3,covariance_type='full')# 2.设置超参数,初始化模型 组件数量,协方差类型model.fit(X_iris)# 3.拟合数据y_predict = model.predict(X_iris)# 4.预测...
LDA 实际上是 QDA 的简化,我们会在下一节谈到它。这里,我们假设每个类的协方差都是一样的,但是 QDA 中,这个假设是不严格的。可以将它们的关系类比为 KNN 和 GMM。 4.8 使用 QDA - 非线性 LDA QDA 是一些通用技巧的推广,例如平方回归。它只是模型的推广,能够拟合更复杂的模型。但是,就像其它东西那样,当混入...
高斯混合模型(GMM)∈期望最大化(EM)算法(mixture.GaussianMixture) 1. K-Means 1.1 简介 K 均值聚类(K-Means Clustering)是最基础和最经典的基于划分的聚类算法,是十大经典数据挖掘算法之一。它的基本思想是,通过迭代方式寻找K个簇的一种划分方案,使得聚类结果对应的代价函数最小。特别地,代价函数可以定义为各个样...
或VBGMM(变分贝叶斯高斯混合模型) 数据量>10k: 选择MiniBatch KMeans(需要手动尝试不同的k值) 2.4 降维问题 当你需要降低数据维度或可视化时: 2.4.1 数据探索目的: 数据量<10k: 首选Randomized PCA 然后可以尝试: IsoMap(保持流形结构) Spectral Embedding(非线性降维) ...
这里,我们假设每个类的协方差都是一样的,但是 QDA 中,这个假设是不严格的。可以将它们的关系类比为 KNN 和 GMM。4.8 使用 QDA - 非线性 LDAQDA 是一些通用技巧的推广,例如平方回归。它只是模型的推广,能够拟合更复杂的模型。但是,就像其它东西那样,当混入复杂性时,就更加困难了。
;· 用主成分分析(PCA)法对鸢尾花数据进行降维; · 用高斯混合模型(GMM)对鸢尾花数据进行聚类; · 用流行算法中的Isomap算法对手写数字数据进行降维...《Python数据科学手册》笔记一、Scikit-Learn的数据表示 1.Scikit-Learn基本的数据表示二维网格数据,每一行表示数据集中的每个样本,每一列表示相关特征 (量化观测...
一个在虹膜数据集上用高斯混合模型聚类,请查阅GMM covariances 一个绘制密度估计的例子,请查阅Density Estimation for a Gaussian mixture 2.1.1.1. 优缺点GaussianMixture 2.1.1.1.1. 优点 2.1.1.1.2. 缺点 2.1.1.2. 选择经典高斯混合模型中的分量数
labels = kmeans.labels_# 高斯混合模型聚类gmm = GaussianMixture(n_components=3) gmm.fit(X) labels = gmm.predict(X) 2.4 特征工程 Scikit-learn提供了多种特征工程方法,包括特征缩放、特征选择、特征变换等,帮助用户提取和构建有信息量的特征。