(n,d)在给定 GMM 参数（$\pi_k、\mu_k、\Sigma_k$）的情况下，我想（有效地）在数据点列表上评估高斯混合模型（GMM ）。我找不到使用标准sklearn或scipy软件包的方法。
编辑：假设有n数据点，维度dso (n,d)，并且 GMM 有k分量，因此例如第 k 个分量的协方差矩阵 \Sigma_k 是(d,d)，并且总共 \Sigma 是(k,d,d)。
例如，如果您首先在 sklearn 中拟合score_samplesGMM，则可以调用，但这仅在我拟合数据时才有效。或者，您可以对每组参数scipy运行一个 for 循环，并进行加权和/点积，但这很慢。multivariate_normal.pdf检查任何一个的源代码都没有启发（对我来说）。
我目前正在用 nd 数组和张量点积来破解一些东西.. oy .. 希望有人有更好的方法？