Bagaimana untuk menggunakan model campuran Gaussian untuk klasifikasi dalam Python?

Artikel ini akan memperkenalkan konsep asas dan kaedah pelaksanaan menggunakan model campuran Gaussian untuk pengelasan dalam Python.

Apakah model campuran Gaussian?

Model Campuran Gaussian (GMM) ialah model pengelompokan biasa, yang terdiri daripada berbilang taburan Gaussian Apabila mengelaskan data, taburan Gaussian ini digunakan untuk memodelkan data dan menentukan kategori yang dimiliki oleh setiap sampel cara penyesuaian.

Prinsip asas GMM

Prinsip asas GMM ialah untuk menganggap set data sebagai taburan campuran yang terdiri daripada berbilang taburan Gaussian, setiap taburan Gaussian mewakili gugusan dalam set data. Oleh itu, proses pemodelan GMM boleh dibahagikan kepada langkah-langkah berikut:

1. Memandangkan bilangan awal gugusan k, mulakan secara rawak min dan matriks kovarian setiap gugusan
2. Kira kebarangkalian bahawa setiap titik sampel tergolong dalam setiap gugusan, iaitu, fungsi kebarangkalian; 🎜>
Ulang langkah 2 dan 3 sehingga penumpuan.
4. Pelaksanaan Python GMM

Dalam Python, kita boleh menggunakan kelas GMM dalam perpustakaan scikit-learn untuk pelaksanaan. Berikut ialah kod sampel mudah:

from sklearn import mixture
import numpy as np

# 生成一些随机的二维数据
np.random.seed(0)
means = np.array([[0, 0], [3, 0], [0, 3], [3, 3]])
covs = np.array([[[1, 0], [0, 1]]] * 4)
n_samples = 500
X = np.vstack([
    np.random.multivariate_normal(means[i], covs[i], int(n_samples/4))
    for i in range(4)
])

# 初始化GMM模型
n_components = 4
gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=n_components)

# 使用EM算法训练GMM
gmm.fit(X)

# 预测新数据点所属的聚类
new_data = np.array([[2, 2], [1, 1]])
labels = gmm.predict(new_data)
print(labels)

Dalam kod, kami mula-mula menjana beberapa data rawak dua dimensi, dan kemudian memulakan model GMM yang mengandungi 4 taburan Gaussian. Gunakan kaedah muat untuk melatih model menggunakan algoritma EM, dan gunakan kaedah ramal untuk mengelaskan data baharu.

Ringkasan

Artikel ini memperkenalkan konsep asas dan kaedah pelaksanaan model campuran Gaussian. Apabila menggunakan GMM untuk pengelasan, anda perlu memilih bilangan kluster yang sesuai dan mengoptimumkan model dengan mengemas kini min dan matriks kovarians secara berulang. Dalam Python, kita boleh menggunakan GMM dengan mudah untuk klasifikasi dengan menggunakan kelas GMM perpustakaan scikit-learn.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan model campuran Gaussian untuk klasifikasi dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!