Python Scikit Learn GMM 结果与 R Mclust 不一致答案

【问题标题】：Python Scikit Learn GMM results inconsistent with R MclustPython Scikit Learn GMM 结果与 R Mclust 不一致
【发布时间】：2015-02-04 23:26:09
【问题描述】：

我正在尝试在 R 中复制 MClust 的 Scikit Learn GMM 中的结果。使用这些数据，我得到的结果在各个包中是不同的。我在mixture.GMM中尝试了不同的协方差结构。如何让 Python 版本匹配？更简单的示例可以正常工作，但是对于这种方差结构，我无法使其工作。

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

【问题讨论】：

标签： python r scikit-learn cluster-analysis

【解决方案1】：

设置 min_covar=0 使其按您的需要工作。

gmm = mixture.GMM(n_components=3,n_iter=1000,covariance_type='full',min_covar=0)

【讨论】：