Introduction
Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à connaître les modèles mixtes gaussiens (GMM) et à les utiliser pour le regroupement et l'estimation de la densité à l'aide de la bibliothèque scikit-learn en Python. Les modèles mixtes gaussiens sont un type de modèle probabiliste qui suppose que les points de données sont générés à partir d'un mélange de distributions gaussiennes. Ils sont une généralisation du regroupement k-moyennes qui incorpore des informations sur la structure de covariance des données.
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.
Importez les bibliothèques nécessaires
Commencez par importer les bibliothèques nécessaires : sklearn.mixture pour les modèles mixtes gaussiens et toute autre bibliothèque dont vous aurez besoin pour le prétraitement et la visualisation des données.
from sklearn.mixture import GaussianMixture
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Chargez et prétraitez les données
Ensuite, nous devons charger et prétraiter les données. Selon la tâche, cela peut impliquer la mise à l'échelle des fonctionnalités, la gestion des valeurs manquantes ou d'autres étapes de prétraitement. Assurez-vous de diviser les données en ensembles d'entraînement et de test si nécessaire.
## Chargez et prétraitez les données
## étapes de prétraitement...
Ajustez un modèle mixte gaussien
Maintenant, nous pouvons ajuster un modèle mixte gaussien à nos données en utilisant la classe GaussianMixture du module sklearn.mixture. Spécifiez le nombre de composants souhaité et tout autre paramètre que vous voulez utiliser.
## Ajustez un modèle mixte gaussien
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X_train)
Regroupez les données
Une fois que le modèle a été ajusté, nous pouvons l'utiliser pour regrouper les données en assignant chaque échantillon au composant gaussien auquel il appartient. La méthode predict de la classe GaussianMixture peut être utilisée à cette fin.
## Regroupez les données
cluster_labels = gmm.predict(X_test)
Visualisez les résultats
Enfin, nous pouvons visualiser les résultats en traçant les grappes ou l'estimation de la densité. Utilisez des graphiques appropriés pour afficher les résultats en fonction de la tâche à accomplir. N'oubliez pas d'étiqueter les axes et d'ajouter un titre au graphique.
## Visualisez les résultats
## code de tracé...
Sommaire
Dans ce laboratoire, nous avons appris sur les modèles mixtes gaussiens (GMM) et la manière d'utiliser ces derniers pour le regroupement et l'estimation de la densité en Python à l'aide de la bibliothèque scikit - learn. Nous avons suivi une procédure étape par étape comprenant le chargement et le prétraitement des données, l'ajustement d'un GMM, le regroupement des données et la visualisation des résultats. Les GMM sont un outil puissant pour la modélisation de distributions de données complexes et peuvent être utilisés dans diverses applications telles que la segmentation d'images, la détection d'anomalies et les systèmes de recommandation.