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Python 代码:
gmm = mixture.GMM(n_components=3,n_iter=1000,covariance_type='full')
gmm.fit(data)
gmm.means_
array([[ 0.08603919],
[ 0.08590469],
[ 0.08617066]])
gmm.covars_
array([[ 0.00122368],
[ 0.0012216 ],
[ 0.00122569]])
R 代码
res<-Mclust(Stamp$thickness)
res$param$mean
0.07215458 0.07935341 0.09919740
res$param$variance$sigmasq
4.814927e-06 3.097694e-06 1.884615e-04
最佳答案
设置 min_covar=0 使其根据需要工作。
gmm = mixture.GMM(n_components=3,n_iter=1000,covariance_type='full',min_covar=0)
关于Python Scikit Learn GMM 结果与 R Mclust 不一致，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27338816/
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