高斯混合

组件介绍

**“高斯混合（Gaussian Mixture）”**控件使用高斯混合模型对数据进行聚类。

高斯混合模型（GMM）可以看做是k-means模型的一个优化。高斯混合模型试图找到多维高斯模型概率分布的混合表示，从而拟合出任意形状的数据分布。

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• 输入：
  • data：数据集
• 输出：
  • data：处理后的数据集

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页面介绍

点击**“高斯混合（Gaussian Mixture）”**控件查看参数配置页面，如下图所示：

参数选项

选项	说明	取值范围	样例值
簇数量	指定簇数	1~1000	2
协方差类型	full：每个分量有各自不同的标准协方差矩阵，完全协方差矩阵 tied：所有分量有相同的标准协方差矩阵 diag：每个分量有各自不同对角协方差矩阵 spherical：每个分量有各自不同的简单协方差矩阵，球面协方差矩阵	full tied diag spherical	full
收敛阈值	迭代停止阈值	0.00000001~100	0.001
协方差对角非负正则化	保证协方差矩阵均为正	0.00000001~1000	0.000001
最大迭代次数	最大迭代次数	1~10000	100
初始化次数	初始化次数，用于产生最佳初始参数	1~100	1
初始化参数类型	初始化参数实现方式 kmeans：kmeans方式 k-means++：k-means++ random：随机产生 random_from_data：从初始平均值中随机选择	kmeans k-means++ random random_from_data	kmeans

详细参数说明

使用案例

在下图所示的案例中，使用**“加载文件”（File）控件加载数据集，连接“高斯混合（Gaussian Mixture）”控件进行聚类，之后连接“查看数据”（Data Table）**控件查看聚类结果。

案例中加载 iris 数据集，案例中控件的配置以及执行结果如下图所示。