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我已经开始在 Sklearn 库中使用 GMM。我有如下的一维数据

np.random.seed(2)
x = np.concatenate([np.random.normal(0, 2, 2000),
                    np.random.normal(5, 5, 2000),
                    np.random.normal(3, 0.5, 600)])

我想使用sklearn GaussainMixture函数来适应 4 高斯混合。所以我尝试了

clf= GaussianMixture(n_components = 4, max_iter=500, random_state=3).fit(x)

问题

当我运行上面的代码时，我收到一个错误

如果您的数据具有单个特征，则使用 array.reshape(-1, 1) 重塑您的数据，如果它包含单个样本，则使用 array.reshape(1, -1) 。

我的追溯是

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\VW3ZTWS\PycharmProjects\Data_Collection_and_learnings\venv\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2869, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-44-7de666249812>", line 1, in <module>
    clf= GaussianMixture(n_components = 4, max_iter=500, random_state=3).fit(x)
  File "C:\Users\VW3ZTWS\PycharmProjects\Data_Collection_and_learnings\venv\lib\site-packages\sklearn\mixture\base.py", line 194, in fit
    self.fit_predict(X, y)
  File "C:\Users\VW3ZTWS\PycharmProjects\Data_Collection_and_learnings\venv\lib\site-packages\sklearn\mixture\base.py", line 220, in fit_predict
    X = _check_X(X, self.n_components, ensure_min_samples=2)
  File "C:\Users\VW3ZTWS\PycharmProjects\Data_Collection_and_learnings\venv\lib\site-packages\sklearn\mixture\base.py", line 55, in _check_X
    ensure_min_samples=ensure_min_samples)
  File "C:\Users\VW3ZTWS\PycharmProjects\Data_Collection_and_learnings\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 552, in check_array
    "if it contains a single sample.".format(array))
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[-0.03338572  0.3163226  -1.94596018 ...  2.93448979  2.77931282
  3.28590084].

问题

我是否不能为一维数据拟合 GMM？我不确定我犯了什么错误，请澄清-

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1 回答 1

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您发布的内容告诉您如何进行：

如果您的数据具有单个特征，则使用 array.reshape(-1, 1) 重塑您的数据，如果它包含单个样本，则使用 array.reshape(1, -1) 。

如果您的数据集是一维数据集，则它只有一个特征，因此：

x = x.reshape(-1, 1)

其余代码应该可以工作。

于 2019-04-30T12:03:16.527 回答