截断高斯混合模型拟合代码

截断高斯混合模型（Truncated Gaussian Mixture Model, TGM）是一种统计建模技术，用于处理数据集中存在尾部异常值的情况，它假设数据是由多个正态分布组成的，但每个分量都有一个固定的上界或下界的截断点。在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的`mixture`模块来实现TGM。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用`TruncatedGaussianMixture`模型进行拟合：

from sklearn.mixture import TruncatedGaussianMixture
import numpy as np

# 假设我们有二维数据
data = np.random.multivariate_normal(mean=[0, 0], cov=[[1, 0.5], [0.5, 1]], size=1000)
# 添加一些尾部的截断数据
data[data[:, 0] > 3, 0] = 3
data[data[:, 1] > 3, 1] = 3

# 创建并训练TGM模型，例如设定两个组件
tgm = TruncatedGaussianMixture(n_components=2, covariance_type='diag', threshold=-np.inf)
tgm.fit(data)

# 获取模型参数，如成分均值、协方差等
components = tgm.means_
covariances = tgm.covariances_

# 模型预测新数据
predictions = tgm.predict(data)

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