Как создать модель гауссовой смеси в Python?

Question

По причинам воспроизводимости я делюсь несколькими наборами данных здесь . Набор данных имеет следующий формат.

0.080505471,10
0.080709071,20
0.080835753,30
0.081004589,40
0.081009152,30
0.181258811,41
0.181674244,40

Из столбца 2 я читаю текущую строку и сравниваю ее со значением предыдущей строки. Если оно больше, я продолжаю сравнивать. Если текущее значение меньше значения предыдущего ряда, я хочу разделить текущее значение (меньше) на предыдущее значение (больше). Соответственно следующий код:

import numpy as np
import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

protocols = {}

types = {"data_g": "data_g.csv", "data_v": "data_v.csv", "data_c": "data_c.csv", "data_c": "data_c.csv"}

for protname, fname in types.items():
    col_time,col_window = np.loadtxt(fname,delimiter=',').T
    trailing_window = col_window[:-1] # "past" values at a given index
    leading_window  = col_window[1:]  # "current values at a given index
    decreasing_inds = np.where(leading_window < trailing_window)[0]
    quotient = leading_window[decreasing_inds]/trailing_window[decreasing_inds]
    quotient_times = col_time[decreasing_inds]

    protocols[protname] = {
        "col_time": col_time,
        "col_window": col_window,
        "quotient_times": quotient_times,
        "quotient": quotient,
    }
    plt.figure(); plt.clf()

    plt.plot(quotient_times, quotient, ".", label=protname, color="blue")
    plt.ylim(0, 1.0001)
    plt.title(protname)
    plt.xlabel("quotient_times")
    plt.ylabel("quotient")
    plt.legend()
    plt.show()

Это дает следующие графики.

Как видно из графиков

• Data-G , независимо от значения quotient_times, частное всегда равно > = 0,9

• Data-V имеет коэффициент 0,8, когда quotient_times меньше 3, и коэффициент остается 0,5, если quotient_times равен больше 3.

• Data-C имеет константу quotient 0,7 независимо от значения quotient_times.

• Data-R имеет постоянную quotient 0,5 независимо от значения quotient_times

Исходя из этого требования, как мы можем построить модель гауссовой смеси ? Любая помощь будет оценена.