使用scikit-learn.mixture.GMM查找条件高斯混合模型

Question

我使用scikit-learn将多元高斯混合模型拟合到某些数据（效果非常好）。但是我需要能够以某些变量获得一个新的GMM条件，并且scikit工具包似乎无法做到这一点，这让我感到惊讶，因为它似乎是一个非常基本的事情。

我试图做的维基百科has a good explanation（对于单个高斯，而不是GMM），我可能能够自己实现它，但我的矩阵数学并不好，我可以看到它需要很长时间。

有人已经这样做了吗？使用NumPy / SciPy / Scikit-learn有一种简单的方法吗？

Answer 1

尝试查看pypr。从文档中，您可以找到基于一个或多个变量的GMM：

# Now we will find the conditional distribution of x given y
(con_cen, con_cov, new_p_k) = gmm.cond_dist(np.array([np.nan, y]), \
    cen_lst, cov_lst, p_k)

据我记忆，这个包附带了一些例子。