从高斯混合模型 python 中采样数据点答案

【问题标题】：Sampling data points from a Gaussian Mixture Model python从高斯混合模型 python 中采样数据点
【发布时间】：2019-08-03 23:33:25
【问题描述】：

我对 python 和 GMM 真的很陌生。我最近学习了 GMM，并尝试实现 here 的代码

我在运行 gmm.sample() 方法时遇到了一些问题：

gmm16 = GaussianMixture(n_components=16, covariance_type='full', random_state=0)    
Xnew = gmm16.sample(400,random_state=42)
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

错误显示：

TypeError: sample() got an unexpected keyword argument 'random_state'

我检查了最新的文档，发现方法 sample 应该只包含 n ，表示要生成的样本数。但是当我删除 'random_state=42' 时，会出现新的错误：

代码：

Xnew = gmm16.sample(400)
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

错误：

TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple

在您实现 Jake VanderPlas 的代码时，是否有人遇到过这个问题？我该如何解决？

我的 Jupyter：

笔记本服务器版本为：5.7.4

Python 3.7.1（默认，2018 年 12 月 14 日，13:28:58）

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【问题讨论】：

标签： python scikit-learn data-science gaussian mixture-model

【解决方案1】：

您的问题在于您将数据输入散点图的方式。特别是您在元组中有一个 numpy 数组，并且您的索引方式不正确。试试这个。

plt.scatter(Xnew[0][:,0], Xnew[0][:,1])

基本上我们所拥有的是第一个索引Xnew[0] 将指向您想要的元组（numpy 数组）中的元素，第二个将根据您的需要对其进行切片。 [:,1]这里我们取所有行和第二列。

【讨论】：

【解决方案2】：

您会得到TypeError，因为sample 方法返回tuple，请参阅here。

这应该可以完成工作：

Xnew, Ynew = gmm16.sample(400)  # if Ynew is valuable
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

或

Xnew, _ = gmm16.sample(400)  # if Ynew isn't valuable
plt.scatter(Xnew[:, 0], Xnew[:, 1])

【讨论】：