Python：如何拟合von Mises分布的混合体？

Question

我有一个角度分布，我希望将von Mises分布混合到那个

我该怎么做？

我在R中找到了一个实现，Fit a mixture of von Mises distributions in R

我也发现可以在Python中使用单个von Mises分布，http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.vonmises.html

我想也许我可以尝试如何拟合混合分布，因为我已经在scipy中定义了函数？

最后，我使用rpy2解决了这个问题。具体来说，我使用Python清理数据，并使用R软件包来训练VMM（因此需要安装R和相关的软件包）。

Answer 1

我实现了解决类似问题的算法，请参见

https://framagit.org/gozat/mixture-of-von-mises-distributions

有关详细信息。

从随机样本（一维numpy.array）开始，它应用expectation-maximization algorithm来根据von-Mises分布对数据进行分类。

该算法允许von-Mises分布的任何叠加（尽管mathematics associated with the algorithm（链接到pdf）仅描述了两个分布的叠加，很容易泛化），它的速度与I能做。它仅依赖于Numpy和iv的{​​{1}}函数来调用修改后的Bessel函数。

mixed_mises_pdfit返回每个分布的权重以及$ \ mu $和$ \ kappa $参数，请参见例如Wikipedia page on von Mises distribution。

最好添加代码的真实分类结果，以便对定期数据进行分类。最终，对Scikit-learn的扩展也应该可行，尽管它需要更多的时间来实施。