python - 重みが等しく、対角共分散が共有されている GMM クラスタリング アルゴリズム

Question

コンポーネントの重みを等しく設定し、対角共分散を共有できるガウス混合モデル クラスタリング アルゴリズムを探しています。一連のデータを分析する必要がありますが、自分でコードを書く時間がありません。

Answer 1

Python では、scikit の GMM を使用できます。それは簡単です、ドキュメントを参照してください：

http://scikit-learn.sourceforge.net/dev/modules/generated/sklearn.mixture.GMM.html

あなたの特定のニーズについて：

thegmm = GMM(cvtype='tied', params='mc')
thegmm.fit(mydata)

意味：

• 共有対角共分散:covariance_type='tied'コンストラクターで使用
• コンポーネントの重みが等しい: (重みを更新できるparams='mc'デフォルトではなく) コンストラクターで使用します。'wmc'

実際、「同点」が対角共分散を意味するかどうかはわかりません。ドキュメントによると、「tied」または「diagonal」を選択できますが、両方は選択できないようです。誰でも確認できますか？

Answer 2

標準のMatlabGMMツールが機能するようです。'CovType'オプションを対角線に設定し、'SharedCov'オプションをtrueに設定します。