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我对“使用 Dirichlet 过程作为集群数量的先验分布的无限混合模型”的理解是,集群的数量由数据决定,因为它们会收敛到一定数量的集群。
此R 实现
https://github.com/jacobian1980/ecostates以这种方式决定集群的数量。尽管 R 实现
使用了 Gibbs 采样器,但我不确定这是否会影响这一点。
令我困惑的是 n_components
参数。 n_components: int, default 1 :
如果成分的数量是由数据和狄利克雷过程决定的,那么这个参数是什么?
混合成分的数量。
最终,我试图获得:
(1) 每个样本的聚类分配;
(2) 每个集群的概率向量;和
(3) 每个样本的似然/对数似然。
看起来 (1) 是 predict
方法,(3) 是 score
方法。然而,(1) 的输出完全依赖于 n_components
超参数。
如果这是一个天真的问题,我很抱歉,我对贝叶斯编程还很陌生,并且注意到 Scikit-learn
中有 Dirichlet Process
我想尝试一下.
这是文档: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.mixture.DPGMM.html#sklearn.mixture.DPGMM
这是一个用法示例: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/mixture/plot_gmm.html
这是我天真的用法:
from sklearn.mixture import DPGMM
X = pd.read_table("Data/processed/data.tsv", sep="\t", index_col=0)
Mod_dpgmm = DPGMM(n_components=3)
Mod_dpgmm.fit(X)
最佳答案
@maxymoo 在评论中提到,n_components
是一个截断参数。
在与 sklearn 的 DP-GMM 中的 Stick-breaking 表示相关的中餐馆过程的上下文中,新数据点以 |k 的概率加入现有集群
并开始一个概率为 k
|/n-1+alphaalpha/n-1 + alpha
的新集群。该参数可以解释为狄利克雷过程的浓度参数,它会影响最终的簇数。
与使用 Gibbs 采样的 R 实现不同,sklearn 的 DP-GMM 实现使用变分推理。这可能与结果的差异有关。
可以找到温和的狄利克雷过程教程 here .
关于python - 如何在 Scikit-learn 中使用 `Dirichlet Process Gaussian Mixture Model`? (n_components?),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39089637/
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