高斯混合模型

简介

本实验将指导你使用 Python 中的 scikit-learn 库实现高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMMs）。GMMs 是概率模型，假设数据是由多个高斯分布的混合生成的。它们广泛应用于计算机视觉、金融和生物信息学等各个领域，用于聚类和密度估计任务。

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Skills Graph

导入库

在这一步中，我们将为本实验导入必要的库。我们将使用 NumPy 进行数值计算，Matplotlib 进行数据可视化，以及 scikit-learn 来实现 GMM。

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

生成数据

在这一步中，我们将生成一个由两个具有不同均值和协方差的高斯分布组成的样本数据集。

n_samples = 500

np.random.seed(0)
C = np.array([[0.0, -0.1], [1.7, 0.4]])
X = np.r_[
    np.dot(np.random.randn(n_samples, 2), C),
    0.7 * np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([-6, 3]),
]

实现高斯混合模型

在这一步中，我们将使用 scikit-learn 的 GaussianMixture 类来实现高斯混合模型。我们会将模型拟合到我们的数据集上，并预测每个数据点的聚类标签。最后，我们将绘制结果。

## 创建一个具有5个组件的高斯混合模型对象
gmm = mixture.GaussianMixture(n_components=5, covariance_type="full")

## 将高斯混合模型拟合到数据上
gmm.fit(X)

## 预测聚类标签
Y_ = gmm.predict(X)

## 绘制结果
color_iter = ["navy", "c", "cornflowerblue", "gold", "darkorange"]

for i, color in enumerate(color_iter):
    plt.scatter(
        X[Y_ == i, 0], X[Y_ == i, 1], 0.8, color=color, label="Cluster {}".format(i)
    )

plt.legend(loc="best")
plt.title("高斯混合模型")
plt.show()

实现贝叶斯高斯混合模型

在这一步中，我们将使用 scikit-learn 的 BayesianGaussianMixture 类来实现贝叶斯高斯混合模型。该模型具有狄利克雷过程先验，它会根据数据自动调整聚类的数量。我们会将模型拟合到我们的数据集上，并预测每个数据点的聚类标签。最后，我们将绘制结果。

## 创建一个具有5个组件的贝叶斯高斯混合模型对象
dpgmm = mixture.BayesianGaussianMixture(n_components=5, covariance_type="full")

## 将贝叶斯高斯混合模型拟合到数据上
dpgmm.fit(X)

## 预测聚类标签
Y_ = dpgmm.predict(X)

## 绘制结果
color_iter = ["navy", "c", "cornflowerblue", "gold", "darkorange"]

for i, color in enumerate(color_iter):
    plt.scatter(
        X[Y_ == i, 0], X[Y_ == i, 1], 0.8, color=color, label="Cluster {}".format(i)
    )

plt.legend(loc="best")
plt.title("具有狄利克雷过程先验的贝叶斯高斯混合模型")
plt.show()

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Python 中的 scikit-learn 库来实现高斯混合模型。我们还学习了如何生成数据集、将模型拟合到数据上以及绘制结果。高斯混合模型是用于聚类和密度估计任务的强大工具，并且在各个领域中都有广泛应用。