objectif
Clustering probabiliste avec modèles de mélange gaussien.
code minimal
from sklearn.mixture import GaussianMixture
from sklearn.datasets import make_blobs
X, _ = make_blobs(n_samples=200, centers=3, random_state=0)
gmm = GaussianMixture(n_components=3, random_state=0).fit(X)
print(len(gmm.means_) == 3)
utilisation
print(gmm.predict(X[:3]).tolist())
variante(s) utile(s)
from sklearn.mixture import BayesianGaussianMixture
print(hasattr(BayesianGaussianMixture(), "fit"))
notes
- Comparer BIC/AIC pour choisir n_components.