Question

我正在处理从协作者处收到的代码，它包含来自sklearn中已弃用的GMM类的两个函数： distribute_covar_matrix_to_match_covariance_type log_multivariate_normal_density

由于我不熟悉它背后的数学，我很难在新的GaussianMixture类中找到等效的函数。任何帮助将不胜感激！

调用函数的代码部分如下：

for x in models:
  bics=[]
  gmm = mixture.GMM(n_components=x, n_iter=100000, n_init=5, covariance_type='full')
  gmm.fit(np.array(s))
  bic.append(gmm.bic(np.array(s)))
return bic.index(min(bic))+2

Answer 1

解决方法：只需替换＆＃34; GMM＆＃34;通过＆＃34; GaussianMixture＆＃34;和＆＃34; n_iter＆＃34; by＆＃34; max_itern＆＃34;：

for x in models:
  bics=[]
  gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=x, max_iter=100000, n_init=5, covariance_type='full')
  gmm.fit(np.array(s))
  bic.append(gmm.bic(np.array(s)))
return bic.index(min(bic))+2

谢谢@Vivek Kumar

用于GMM函数的GaussianMixture等价物（sklearn python）

1 个答案: