mixture.GaussianMixture

GaussianMixture是一个高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）的类，它可以用来对数据进行拟合和聚类。\[2\]在GaussianMixture类中，有一些重要的属性可以用来获取模型的参数。其中，weights_属性存储了每个混合模型的权重，即每个组件在整个模型中的比例。\[1\]而means_属性则存储了每个混合模型的均值参数，即每个组件的中心位置。\[3\]通过使用GaussianMixture类，我们可以根据数据的分布和规律，使用多个单一高斯模型的混合来拟合数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【sklearn篇】mixture.GaussianMixture各参数详解以及代码实现](https://blog.csdn.net/weixin_41861700/article/details/105837978)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [高斯混合模型（GaussianMixture Model, GMM）聚类、可视化最优协方差形式、通过TSNE进行结果可视化分析、...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/115757066)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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