我正在寻找一种高斯混合模型聚类算法，它允许我设置相等的分量权重和共享对角线协方差。我需要分析一组数据，我没有时间尝试自己编写代码。
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在 python 中，您可以使用 scikit 的 GMM。这很容易做到，请参阅文档：
http://scikit-learn.sourceforge.net/dev/modules/generated/sklearn.mixture.GMM.html
重新满足您的特定需求：
thegmm = GMM(cvtype='tied', params='mc')
thegmm.fit(mydata)
意义：
- 共享对角协方差：
covariance_type='tied'在构造函数中使用 - 相等的组件权重：
params='mc'在构造函数中使用（而不是'wmc'让权重更新的默认值）。
实际上，我不确定“绑定”是否意味着对角协方差。根据文档，您似乎可以选择“并列”或“对角线”，但不能同时选择两者。有人确认吗？
于 2012-10-31T12:06:43.260 回答
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看起来标准的 Matlab GMM工具可以工作，将'CovType'选项设置为对角线并将'SharedCov'选项设置为 true
于 2012-08-26T13:37:25.203 回答