在Pyspark中计算高斯混合模型的成本

Question

我想将聚类与KMeans，平分KMeans和Pyspark中的高斯混合模型（GMM）进行比较。 Link to website。在前两个中，我可以使用model.computeCost（dataset）计算成本。但是，GMM没有computeCost方法。我应该如何自己实施？

这是网站上的示例：

from pyspark.ml.clustering import GaussianMixture


dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")

gmm = GaussianMixture().setK(2).setSeed(538009335)
model = gmm.fit(dataset)

数据可用here.