问题标签 [gmm]

我想使用 gmm 估计利率过程。

所以，我引用了这个代码。https://github.com/josef-pkt/misc/blob/master/notebooks/ex_gmm_gamma.ipynb

以下是我的代码。

但是，它会出现这样的错误。

你能解决这个问题吗。

所以显然..该means_属性返回的结果与我为每个集群计算的平均值不同。（或者我对返回的内容有错误的理解！）

以下是我编写的代码，用于检查 GMM 如何适合我拥有的时间序列数据。

input包含（米数/样本数）x（特征数）

将其放入具有 10 个集群的 GMM 中。（使用 BIC 图，5 是得分最低的最佳数字..但在 -7,000。在与我的顾问讨论后，这并非不可能，但仍然很奇怪。）

我在下面做的是手动计算质心/中心 - 如果使用这些术语来表示平均向量是正确的 - 每个集群，使用从返回的标签.predict。

具体来说，cluster 包含一个从 0 到 9 的值，每个值都表示集群。我将其转置并连接到（样本数）x（属性数）的输入矩阵作为数组。我想利用 pandas 库处理此类大数据的便捷性，因此将其转换为数据框。

对于每个仪表的功能，其群集被分类在“标签”列下。因此，每个标签的以下代码集群，然后我按列取平均值。

有趣的是，.means_来自内部库的返回值与我在这段代码中计算的值不同。

Scikit-learn 的.means_：

我的结果：

作为一个方面，我不确定为什么我返回的结果没有正确四舍五入到 2 位十进制数字..

我(12000, 3)使用 sklearn 高斯混合模型算法 (GMM) 对我的数据进行了聚类。我有 3 个集群。我的数据的每个点都代表一个分子结构。我想知道如何对每个集群进行采样。我试过这个功能：

但它确实对整个分布进行了抽样，但我需要每个组件的样本。

我已经在 Android Studio 中成功安装了 Alize，但是我不知道生成 gmm/world.gmm 文件。另外，我不确定我们是否可以使用 .3gp 格式的录音。任何人都可以指导我，代码片段会有所帮助。

在问题被标记之前。请注意 1] 我已经阅读了 Alize 上的所有支持文档 2] 我已经阅读了 StackOverflow、GitHub、ResearchGate 上的所有问题和问题 3] 我尝试了 TensorFlow 和 Microsoft Cognitive API 的运气，但这些都没有真正帮助我.

在 R 中，mclust 有一个参数“modelNames”，您可以在其中定义要实现的模型。我希望做一个单变量建模，它也在modelNames <- 'V'python 中的 mix.GMM 下的 mclust 中。但是，我发现唯一可以调整的是 covariance_type。尽管如此，当我使用 R 和mixture.GMMunder运行相同的数据时sklearn，尽管安装的组件数量相同，但我得到了不同的拟合。我可以改变什么mixture.GMM来表明我正在使用单变量变量？

集群代码：

GMM代码：

拟合后如何从sklearn GMM中的每个组件获取标准偏差？

在哪里可以找到每个高斯分量的标准偏差？

我正在做高斯混合模型。我已经在数据集上完成了 kmeans，我想使用 R 中 em 算法的初始参数的均值、方差和大小。我发现参数是 3 个列表，我尝试做同样的事情，但它给我以下错误：

数组（x，c（长度（x），1L）中的错误，如果（！is.null（名称（x）））列表（名称（x），：“数据”必须是向量类型，为“空” '

我的代码

有人可以告诉我应该如何将 kmeans 结果分配为初始参数吗？

我正在尝试使用 Python 制作说话人识别（不是语音而是说话人）系统。我已经提取mfcc了训练音频文件和测试音频文件的特征，并gmm为每个文件制作了一个模型。我不确定如何比较模型以计算相似度得分，据此我可以对系统进行编程以验证测试音频。我为完成这项工作而奋斗了 4 天。如果有人可以提供帮助会很高兴。

我试图找到一些好的定义，让我了解如何实现EM algorithmforimage segmentation但我一无所获，我还搜索了其他编程语言，如 python、matlab ......但所有例子我发现他们使用定义的方法. 我希望这里的一些人可以通过一些代码示例来帮助我在 for 中实现此方法java，RGB images谢谢。

您可以找到有关此方法的信息她：她

我在 Tensorflow 中使用 GMM 时遇到了这个奇怪的问题。

我使用的代码如下所示。

有解决这个问题的想法吗？谢谢。