GaussianMixture参数有哪些

GaussianMixture是一种常用的聚类算法，它使用高斯分布来建模数据集。GaussianMixture的主要参数包括以下几个：

1. n_components：高斯分布的数量，即聚类的数量，默认为1。

2. covariance_type：协方差类型，包括full、tied、diag、spherical四种类型，默认为full。

3. tol：收敛阈值，默认为1e-3。

4. max_iter：最大迭代次数，默认为100。

5. n_init：初始化次数，模型会重新跑n_init次，选择最好的一次作为最终模型，默认为1。

6. random_state：随机数生成器的种子，用于重现结果，默认为None。

7. init_params：初始化参数的方法，包括"kmeans"和"random"两种方法，默认为"kmeans"。

8. weights_init：高斯分布的权重初始化方法，默认为None。

9. means_init：高斯分布的均值初始化方法，默认为None。

10. precisions_init：高斯分布的精度矩阵初始化方法，默认为None。

11. reg_covar：协方差矩阵的正则化参数，默认为0。

可以根据具体的需求选择不同的参数进行调整。