ガウス混合モデル

はじめに

この実験では、ガウス混合モデル (Gaussian Mixture Models: GMM) について学び、Python の scikit-learn ライブラリを使ってクラスタリングと密度推定にどのように使用するかを学びます。ガウス混合モデルは、データポイントがガウス分布の混合から生成されると仮定する確率モデルの一種です。これらは、データの共分散構造に関する情報を組み込んだ k-means クラスタリングの一般化です。

VM のヒント

VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使った練習にアクセスします。

時々、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。

学習中に問題に直面した場合は、Labby にお問い合わせください。セッション後にフィードバックを提供してください。すぐに問題を解決いたします。

Skills Graph

必要なライブラリをインポートする

必要なライブラリをインポートして始めましょう。ガウス混合モデル用の sklearn.mixture と、データ前処理と可視化に必要なその他のライブラリです。

from sklearn.mixture import GaussianMixture
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

データを読み込んで前処理する

次に、データを読み込んで前処理する必要があります。タスクに応じて、これには特徴量のスケーリング、欠損値の処理、またはその他の前処理ステップが含まれる場合があります。必要に応じて、データを学習用とテスト用のセットに分割することを確認してください。

## Load and preprocess the data
## preprocessing steps...

ガウス混合モデルをフィットさせる

ここで、sklearn.mixture モジュールの GaussianMixture クラスを使って、ガウス混合モデルをデータにフィットさせることができます。希望するコンポーネント数とその他使用したいパラメータを指定します。

## Fit a Gaussian Mixture Model
gmm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X_train)

データをクラスタリングする

モデルがフィットされたら、それを使って各サンプルを所属するガウスコンポーネントに割り当てることでデータをクラスタリングできます。この目的には、GaussianMixture クラスの predict メソッドを使用できます。

## Cluster the data
cluster_labels = gmm.predict(X_test)

結果を可視化する

最後に、クラスタや密度推定をプロットすることで結果を可視化できます。手元のタスクに応じて適切なプロットを使って結果を表示します。軸にラベルを付け、プロットにタイトルを付けることを忘れないでください。

## Visualize the results
## plotting code...

まとめ

この実験では、ガウス混合モデル (GMM) と、scikit-learn ライブラリを使って Python でクラスタリングと密度推定にそれをどのように使用するかを学びました。データの読み込みと前処理、GMM のフィット、データのクラスタリング、結果の可視化といった手順を踏みました。GMM は複雑なデータ分布をモデリングする強力なツールであり、画像分割、異常検出、推薦システムなど、さまざまなアプリケーションで使用できます。