Как тренировать модель GMM, используя функцию подгонки sklearn

Question

Это фрагменты кода:

#Generate data
def gendata():
    obs = np.concatenate((1.6*np.random.randn(300, 2), 6 + 1.3*np.random.randn(300, 2), np.array([-5, 
    5]) + 1.3*np.random.randn(200, 2), np.array([2, 7]) + 1.1*np.random.randn(200, 2)))
    return obs


#Generate GMM model and fit the data
def gengmm(nc=4, n_iter = 2):
    g = mixture.GaussianMixture(n_components=nc)  # number of components
    g.init_params = ""  # No initialization
    g.n_iter = n_iter   # iteration of EM method
    return g

#error section. This is not included in the above gengmm function. 
    obs = gendata()
    fig = plt.figure(1)
    g = gengmm(4, 100)
    g.fit(obs)

Ошибка говорит о нереализованном методе инициализации '' для строки g.fit (obs). Я много чего перепробовал, но ничего не получалось. Это был код, который я написал онлайн для sklearn 0.18.2. Поэтому я должен был внести изменения, чтобы он был совместим с 0.22.2. Что-то не так с этим или я ошибаюсь в функции подгонки ??