GMM 面板数据 python

GMM 是指高斯混合模型，可以用来对数据进行聚类或者密度估计。在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 GaussianMixture 来实现 GMM。

如果要对面板数据进行聚类或密度估计，可以先将数据进行处理，使每个个体在不同时间点的数据作为一个样本，然后再进行 GMM 分析。

下面是一个简单的示例代码：

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# X 是面板数据，每一行是一个样本，每一列是一个变量
mm = GaussianMixture(n_components=3)
gmm.fit(X)

# 得到每个样本所属的类别
labels = gmm.predict(X)

# 得到每个样本属于每个类别的概率
probs = gmm.predict_proba(X)

这里选取了 3 个混合分量，可以根据实际情况进行调整。