Python 与统计 : fitting to mixed distribution?

Question

有时，数据不是来自单个分布，而是来自多个分布。

例如，y = 0.4*X + 0.6*Y，y 有 40% 的机会来自发行版 X，而 60来自发行版 Y 的几率百分比。可以在这里找到简介:http://www.r-bloggers.com/a-brief-introduction-to-mixture-distributions/ .

问题是，给定数据集，有什么好的方法可以将它们放入python中吗？

我找到了一个关于R的教程:http://www.r-bloggers.com/fitting-mixture-distributions-with-the-r-package-mixtools/ ，但没有找到任何有关 python 的信息。

Answer 1

如果您的分布是高斯分布，则 scikit-learn有一些很好的方法来拟合混合分布，即所谓的高斯混合模型。有一个很好的解释here 。他们还使用期望最大化，就像链接中提到的 R 包一样。