NR网络拒绝码-5gmm_cause = 15(No suitable cells in tracking area).docx

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NR5G 网络拒绝码-5gmm_cause = 15

一：问题现象：

SIM 卡是 460-07 的卡（NSA 卡），模组配置成 auto 模式，网络一直乒乓 LTE—SA

—LTE；无法注册 NSA

二：协议描述：

在 TS.24501 中描述：

#15 (No suitable cells in tracking area);

The UE shall set the 5GS update status to 5U3 ROAMING NOT ALLOWED (and shall store it according to

subclause 5.1.3.2.2) and shall delete any 5G-GUTI, last visited registered TAI, TAI list and ngKSI. Additionally, the UE

shall reset the registration attempt counter. The UE shall store the current TAI in the list of "5GS forbidden tracking

areas for roaming" and enter the state 5GMM-DEREGISTERED.LIMITED-SERVICE. The UE shall search for a

suitable cell in another tracking area according to 3GPP TS 38.304 [28]. If the UE is operating in single-registration

mode, the UE shall handle the EMM parameters EMM state, EPS update status, 4G-GUTI, TAI list, eKSI and attach

attempt counter as specified in 3GPP TS 24.301 [15] for the case when the EPS attach request procedure is rejected

with the EMM cause with the same value.

终端应将 5GS 更新状态设置为“5U3 ROAMING NOT ALLOWED”(并按“5U3 ROAMING NOT ALLOWED”

保存)

第 5.1.3.2.2 章节)，并应删除任何 5G-GUTI、最后访问的注册 TAI、TAI 列表和 ngKSI。此外，终端需要

重置注册尝试计数。终端应将当前 TAI 存储在“5GS 禁止漫游跟踪区域”列表中，并进入 5GMM-

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# Load the dataset dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # Extract feature vectors features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0).numpy() # Perform clustering using GMM gmm = GaussianMixture(n_components=3, covariance_type='full') labels = gmm.fit_predict(features) # Visualize the clustering result plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() # Save the clustering result save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，能把这段代码改进一下吗，自动确定n_components

当使用GMM进行聚类时，可以采用如下的方法自动确定n_components： 1. 使用贝叶斯信息准则（BIC）或赤池信息准则（AIC）来选择最佳的n_components。这些准则可用于衡量模型质量与复杂性之间的平衡，因此可以识别最佳...

# 加载数据集 dataset = ImageFolder("D:/wjd/2", transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 提取特征向量 features = [] with torch.no_grad(): for images, _ in dataloader: outputs = model(images) features.append(outputs) features = torch.cat(features, dim=0) features = features.numpy() from sklearn.cluster import DBSCAN # 使用DBSCAN算法进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5, metric='euclidean') labels = dbscan.fit_predict(features) import matplotlib.pyplot as plt # 将聚类结果可视化 plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) # 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中 for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，想换成高斯混合模型聚类对数据集进行聚类，然后自动确定聚类数量，因为我也不知道会聚成几类，然后将聚类的结果保存在这个路径D:\jk下

To perform clustering on the dataset using Gaussian Mixture Model (GMM), you can use the `GaussianMixture` class from the `sklearn.mixture` module. Here's an example code snippet: ``` from sklearn....

具体代码“# T-SNE降维 tsne = manifold.TSNE(n_components=3, init="pca") train_x = tsne.fit_transform(train_x) # GMM聚类 GMM = GaussianMixture(n_components=2) GMM.fit(train_x, train_y) pred_val_y = GMM.predict(val_x)”报错ValueError: Expected the input data X have 3 features, but got 30 features，我该怎么修改？尝试写一段修改后的代码

根你提供的代码，可以看出你在使用 T-SNE 进行降维后，传入了 train_x 和 val_x 分别进行 GMM 聚类。由于你的数据集中每个数据点都有 30 个特征，因此在进行 T-SNE 降维时，你需要指定 n_components=3，将输入数据从...

# 将聚类结果可视化 plt.scatter(features[:, 0], features[:, 1], c=labels) plt.show() save_path = "D:/jk" if not os.path.exists(save_path): os.mkdir(save_path) # 将每个聚类结果单独保存到对应的文件夹中 for i in set(labels): class_path = os.path.join(save_path, str(i)) if not os.path.exists(class_path): os.mkdir(class_path) for j in range(len(labels)): if labels[j] == i: img_path = dataset.imgs[j][0] img_name = os.path.basename(img_path) save_name = os.path.join(class_path, img_name) shutil.copy(img_path, save_name)，能换一种聚类方法吗，换成高斯混合模型聚类，将聚类的结果保存到这个路径下D:\jk

gmm = GaussianMixture(n_components=3) # 拟合数据并预测聚类结果 labels = gmm.fit_predict(data) # 可视化聚类结果 import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=labels) plt.show...

use" the m-step of the em algorithm: min_{affine, translation, variance} 1/(2variance) sum_{m,n} p(y_m | x_n) ||x_n - affine y_m - translation||_2^2" to optimizing the previous code: def em_for_alignment(xs: np.ndarray, ys: np.ndarray, num_iter: int = 100) -> Tuple[np.ndarray, np.ndarray]: """ The em algorithm for aligning two point clouds based on affine transformation :param xs: a set of points with size (N, D), N is the number of samples, D is the dimension of points :param ys: a set of points with size (M, D), M is the number of samples, D is the dimension of points :param num_iter: the number of EM iterations :return: ys_new: the aligned points: ys_new = ys @ affine + translation responsibility: the responsibility matrix P=[p(y_m | x_n)] with size (N, M), whose elements indicating the correspondence between the points """ # TODO: implement the EM algorithm of GMM below for point cloud alignment return

for i in range(num_iter): # E-step diff = xs[:, np.newaxis, :] - ys[np.newaxis, :, :] distance = np.sum((diff @ affine.T + translation - xs[:, np.newaxis, :]) ** 2, axis=-1) p = np.exp(-distance ...

def init_params(self, data): self.data = data self.n_dim = data.shape[1] self.n_sample = data.shape[0] ## 1.采用了Kmeans初始化 km = KMeans(self.n_class) km.fit(self.data) self.mus = [] for ind in range(self.n_class): self.mus.append(np.mean(self.data[km.labels_ == ind], axis=0)) self.vars = [] for ind in range(self.n_class): self.vars.append(np.cov(self.data[km.labels_ == ind], rowvar=False)) self.class_prob = np.random.rand(self.n_class) self.class_prob = self.class_prob / np.sum(self.class_prob)这段代码作用

这段代码实现了一个高斯混合模型（GMM）的参数初始化过程。GMM是一种用于聚类和密度估计的模型，它将数据看作是由多个高斯分布组成的混合体，每个高斯分布对应一个聚类中心。参数初始化过程中，该代码采用了Kmeans...

数据集导入 2、构建聚类模型可以采用Kmeans及GMM，并训练 3、输出聚类标签 4、查看聚类中心或混合成分参数，分析并对比聚类效果。即聚类的各类别是否反应其真实所属。

gmm_labels = gmm_model.transform(data).select("prediction").rdd.map(lambda x: x[0]).collect() ``` 4. 查看聚类中心或混合成分参数，分析并对比聚类效果 ```python # KMeans 聚类中心 kmeans_centers = ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math data = np.load('dataset_em.npy') mu0 = np.array([np.mean(data) - 1, np.mean(data) + 1]) sg0 = np.array([1.0, 1.0]) w0 = [0.5, 0.5] ary_mu = [mu0] ary_sg = [sg0] ary_w = [w0] x = np.arange(-10, 15, 0.1) def pdf_gauss(x, mu, sg): c = 1 / np.sqrt(2 * np.pi) p = c / sg * np.exp(-0.5 * ((x - mu) / sg) ** 2) return p def gauss_mix_pdf(w, x, mu, sg): p = w[0] * pdf_gauss(x, mu[0], sg[0]) + w[1] * pdf_gauss(x, mu[1], sg[1]) return p for j in range(0, 100): mu = ary_mu[j] sg = ary_sg[j] w = ary_w[j] gama = [] for i in (0, 1): b = w[i] * pdf_gauss(data, mu[i], sg[i]) c = gauss_mix_pdf(w, data, mu, sg) gama.append(b / c) gama_sum0 = np.sum(gama[0]) gama_sum1 = np.sum(gama[1]) new_mu = [np.sum(data * gama[0]) / gama_sum0, np.sum(data * gama[1]) / gama_sum1] new_sg = [np.sqrt(np.sum(gama[0] * np.power(data - new_mu[0], 2)) / gama_sum0), np.sqrt(np.sum(gama[1] * np.power(data - new_mu[1], 2)) / gama_sum1)] # 第二个数太大了 new_w = [gama_sum0 / data.shape[0], gama_sum1 / data.shape[0]] ary_mu.extend([new_mu]) ary_sg.extend([new_sg]) ary_w.extend([new_w]) del gama y = gauss_mix_pdf(ary_w[100], x, ary_mu[100], ary_sg[100]) plt.figure() plt.hist(data, bins=100, facecolor="blue", edgecolor="black", alpha=0.7, density=True) plt.plot(x, y) plt.show() 请逐句详细解释这段代码

这段代码实现了一个高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)的 EM 算法，用来对给定的数据进行聚类。下面是每一行代码的详细解释： ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...

鸢尾花数据聚类分析 1、数据集导入 2、构建聚类模型可以采用Kmeans及GMM，并训练 3、输出聚类标签 4、查看聚类中心或混合成分参数，分析并对比聚类效果。即聚类的各类别是否反应其真实所属。

gmm_labels = gmm_model.predict(data) print(kmeans_labels) print(gmm_labels) ``` 最后，您可以查看聚类中心或混合成分参数，并分析并对比聚类效果。在Kmeans中，可以使用以下代码来查看聚类中心： ``` kmeans_...

用Linux的pyspark实现1、数据集导入 2、构建聚类模型可以采用Kmeans及GMM，并训练 3、输出聚类标签 4、查看聚类中心或混合成分参数，分析并对比聚类效果。即聚类的各类别是否反应其真实所属。

import numpy as np from tensorflow import keras from sklearn.decomposition import PCA import matplotlib.pyplot as plt (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() Data_Vectorize = train_data.reshape(60000,784) N = 1000; index = np.where(train_labels==0)[0] index_0 = index[0:N] Data_0_Vectorize = Data_Vectorize[index_0] index = np.where(train_labels==1)[0] index_1 = index[0:N] Data_1_Vectorize = Data_Vectorize[index_1] Data_01_Vectorize = np.zeros([2*N,784]) Data_01_Vectorize[:N,:] = Data_0_Vectorize Data_01_Vectorize[N:,:] = Data_1_Vectorize My_pca = PCA(n_components=3) Data_01_Vectorize_DR = My_pca.fit_transform(Data_01_Vectorize) plt.scatter(Data_01_Vectorize_DR[:,0],Data_01_Vectorize_DR[:,1]) plt.xlabel('PC1') plt.ylabel('PC2') plt.show()在该代码基础上，针对“0”“1”混合样本，在PC1-PC2构成的低维空间中进行高斯混合聚类。聚类总数设置为2。在PC1-PC2散点图基础上画出高斯混合聚类的中心和3倍方差组成的椭圆形边界。

for pos, covar, w in zip(gmm.means_, gmm.covariances_, gmm.weights_): U, s, Vt = np.linalg.svd(covar) angle = np.degrees(np.arctan2(U[1, 0], U[0, 0])) width, height = 2 * np.sqrt(3 * s) ellip = ...

import numpy as np from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose from sklearn.mixture import GaussianMixture # 用于判断时序数据是否是冲高异常 def is_outlier(data, thres=3.5): mean = np.mean(data) std = np.std(data) z_scores = [(y - mean) / std for y in data] return len([y for y in z_scores if np.abs(y) > thres]) # 用于判断时序数据是否是趋势上涨异常 def is_trend_up(data): result = seasonal_decompose(data, model='multiplicative') trend = result.trend trend_up = [i for i in range(1, len(trend)) if trend[i] > trend[i - 1]] return len(trend_up) # 用于判断时序数据是否是频率变化异常 def is_freq_change(data): gmm = GaussianMixture(n_components=2) gmm.fit(data.reshape(-1, 1)) labels = gmm.predict(data.reshape(-1, 1)) return len([i for i in labels if i == 1]) 解释这段代码

这些是 Python 代码。 - `import numpy as np` 引入了 numpy 库，并将其重命名为 np。numpy 是 Python 中用于科学计算的常用库。 - `from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose` 引入了 ...

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