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Eigenschaften von "gmm"

Letzte Aktualisierung: 07. Okt. 2024

Eigenschaften von "gmm"

Symbol für Knoten "Gaußsche Mischung" Ein gaußsches Mischverteilungsmodell ist ein probabilistisches Modell, das voraussetzt, dass alle Datenpunkte aus einer Mischung einer endlichen Anzahl von gaußschen Verteilungen mit unbekannten Parametern generiert werden. Mischverteilungsmodelle kann man sich als das Verallgemeinern von K-Means-Clustering zum Aufnehmen von Informationen zur Kovarianzstruktur der Daten sowie der Mittelpunkte der latenten gaußschen Verteilungen vorstellen. Der Knoten "Gaußsche Mischverteilung" in SPSS Modeler stellt die Kernfunktionen und häufig verwendeten Parameter der Bibliothek "Gaußsche Mischverteilung" bereit. Der Knoten ist in Python implementiert.

Tabelle 1. GMM-Eigenschaften
`gmm`Eigenschaften	Datentyp	Eigenschaftsbeschreibung
`custom_fields`	Boolesch	Diese Option weist den Knoten an, die hier angegebenen Feldinformationen anstelle der in einem vorgeordneten Typknoten angegebenen zu verwenden. Geben Sie nach Auswahl dieser Option nach Bedarf die folgenden Felder an.
`inputs`	Feld	Liste der Feldnamen für die Eingabe.
`target`	Feld	Ein Feldname für das Ziel
`fast_build`	Boolesch	Verwenden Sie mehrere CPU-Kerne, um die Modellerstellung zu verbessern.
`use_partition`	Boolesch	Setzen Sie diesen Wert auf `True`oder `False`, um anzugeben, ob partitionierte Daten verwendet werden. Der Standardwert ist `False`.
`covariance_type`	Zeichenfolge	Geben Sie `Full`, `Tied`, `Diag`oder `Spherical`an, um den Kovarianztyp festzulegen.
`number_component`	Ganze Zahl	Geben Sie eine Ganzzahl für die Anzahl der Mischverteilungskomponenten an. Der Mindestwert ist`1`. Der Standardwert ist`2`.
`component_lable`	Boolesch	Geben Sie `True`an, um die Clusterbezeichnung auf eine Zeichenfolge festzulegen, oder geben Sie `False`an, um die Clusterbezeichnung auf eine Zahl festzulegen. Der Standardwert ist `False`.
`label_prefix`	Zeichenfolge	Wenn Sie eine Zeichenfolge als Clusterbeschriftung verwenden, können Sie ein Präfix angeben.
`enable_random_seed`	Boolesch	Geben Sie `True`an, wenn Sie einen Startwert für Zufallszahlen verwenden möchten. Der Standardwert ist `False`.
`random_seed`	Ganze Zahl	Wenn Sie einen Startwert für Zufallszahlen verwenden, geben Sie eine Ganzzahl an, die für das Generieren von Zufallsstichproben verwendet werden soll.
`tol`	Double	Geben Sie den Konvergenzschwellenwert an. Der Standardwert ist `0.000.1`.
`max_iter`	Ganze Zahl	Geben Sie die maximale Anzahl auszuführender Iterationen an. Der Standardwert ist `100`.
`init_params`	Zeichenfolge	Legen Sie den zu verwendenden Initialisierungsparameter fest. Optionen sind `Kmeans`oder `Random`.
`warm_start`	Boolesch	Geben Sie `True`an, um die Lösung der letzten Anpassung als Initialisierung für den nächsten Anpassungsaufruf zu verwenden. Der Standardwert ist `False`.