在Python中拟合对数正态分布的混合

Question

scipy提供了一种适合单个对数正态分布的好方法。我看到scikit-learn能够拟合普通（高斯）混合物。是否有一种直接的方法来拟合两个对数正态分布的混合？如果没有，是否有一种优越的方法可以直接用scipy.optimize或通过将混合物分布定义为scipy.stats.rv_continuous的子类来“手动”优化参数？

Answer 1

我偶然发现了这一点，它对我非常有用：

https://pomegranate.readthedocs.io/en/latest/GeneralMixtureModel.html

用法示例：

from pomegranate import *

x = np.array(df['foo']).reshape(-1, 1)

model = GeneralMixtureModel.from_samples(LogNormalDistribution, n_components=2, X=x)
model.fit(x)
pomegranate_clusters = model.predict(x)