Python实现高斯混合聚类

本文介绍了如何使用Python的sklearn库实现高斯混合聚类算法,通过实例代码展示了如何生成数据集、拟合模型和预测类别,并提供了可视化聚类结果的方法。读者将学习到如何调整模型参数以适应不同数据集。

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高斯混合聚类(Gaussian Mixture Clustering)是一种常用的聚类算法,它假设数据点属于多个高斯分布,并通过最大化似然函数来确定每个样本点属于哪个分布。在本文中,我将为您介绍如何使用Python实现高斯混合聚类算法,并提供相应的源代码。

首先,我们需要导入所需的库,包括numpy、matplotlib和sklearn中的GaussianMixture模块。您可以使用pip命令安装这些库,例如:

pip install numpy matplotlib scikit-learn

接下来,我们可以编写代码来实现高斯混合聚类算法。下面是完整的Python代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.mixture import GaussianMixture

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