GaussianMixture эквиваленты для функций GMM (sklearn python) - PullRequest
Новая
       33

GaussianMixture эквиваленты для функций GMM (sklearn python)

0 голосов
/ 07 июня 2018

Я работаю над кодом, полученным от соавтора, и он содержит две функции из устаревшего класса GMM в sklearn: distribte_covar_matrix_to_match_covariance_type log_multivariate_normal_density

Поскольку я не настолько знаком с математикой, стоящей за ним, я 'Мне трудно найти эквивалентные функции в новом классе GaussianMixture.Любая помощь будет принята с благодарностью!

Ниже приведен фрагмент кода, который вызывает функции: 

for x in models:
  bics=[]
  gmm = mixture.GMM(n_components=x, n_iter=100000, n_init=5, covariance_type='full')
  gmm.fit(np.array(s))
  bic.append(gmm.bic(np.array(s)))
return bic.index(min(bic))+2

1 Ответ

0 голосов
/ 12 июня 2018

Обходной путь: Просто замените «GMM» на «GaussianMixture» и «n_iter» на «max_itern»: 

for x in models:
  bics=[]
  gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=x, max_iter=100000, n_init=5, covariance_type='full')
  gmm.fit(np.array(s))
  bic.append(gmm.bic(np.array(s)))
return bic.index(min(bic))+2

Спасибо @Vivek Kumar

...