25、机器学习中的聚类与神经网络技术

机器学习中的聚类与神经网络技术

1. 贝叶斯高斯混合模型

在聚类分析中，手动寻找最优的聚类数量往往比较繁琐。而贝叶斯高斯混合模型（Bayesian Gaussian Mixture Models）提供了一种自动处理的方法。该模型使用 BayesianGaussianMixture 类，它可以将不必要的聚类权重设为零或接近零。具体操作时，我们需要将 n_components （聚类数量）设置为一个我们有理由认为大于最优聚类数的值，这样算法会自动消除不必要的聚类。

以下是一个示例代码：

from sklearn.mixture import BayesianGaussianMixture
import numpy as np

# 假设 X 是我们的数据集
# bgm = BayesianGaussianMixture(n_components=10, n_init=10)
# bgm.fit(X)
# np.round(bgm.weights_, 2)

运行上述代码后，可能会得到类似如下的结果：

array([0.4 , 0.21, 0.4 , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.  ])

这表明算法自动检测到只需要三个聚类，结果与预期相符。

在这个模型中，聚类参数（包括权重、均值和协方差矩阵）不再被视为固定的模型参数，而是作为潜在的随机变量