gmm python sklearn

GMM(Gaussian Mixture Model)是一种用于聚类的统计模型，可用于将样本数据划分为多个具有不同高斯分布的子群。在Python的sklearn库中，可以使用sklearn.mixture模块中的GaussianMixture类来实现GMM算法。引用中的代码展示了使用sklearn库进行GMM聚类的示例代码。首先，导入所需的库和模块，并加载数据文件。然后，创建一个GaussianMixture对象，并使用fit()方法对样本数据进行拟合。接下来，使用predict()方法获取每个样本的聚类标签。最后，使用matplotlib库绘制散点图，将样本数据根据聚类标签进行不同颜色的分类显示。最后通过plt.show()显示图形。

引用提供了另一种使用EM算法进行聚类分析的示例代码。您可以使用命令 python EM.py [number of clusters] [data file] [output file] 来运行该文件，其中[number of clusters]表示聚类的数量，[data file]表示数据文件的路径，[output file]表示输出文件的路径。

引用的代码是一个可视化示例，展示了如何使用make_blobs函数生成随机的二维数据，并使用scatter函数将两个类别的数据分别用不同颜色的散点图进行展示。