光谱高斯混合模型求解python

要在Python中求解光谱高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM），可以使用scikit-learn库中的GaussianMixture类。以下是一个示例代码：

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 创建GMM模型对象
gmm = GaussianMixture(n_components=3)  # 假设有3个高斯分量

# 训练模型
gmm.fit(X)  # X是你的数据集，可以是一维或多维的

# 预测样本所属的高斯分量
labels = gmm.predict(X)

# 获取每个样本属于每个高斯分量的概率
probabilities = gmm.predict_proba(X)

在上述代码中，你需要将`X`替换为你的实际数据集。`n_components`参数指定了高斯分量的数量，你可以根据实际情况进行调整。

希望这能帮到你！如果有更多问题，请随时提问。