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gmm properties

Eigenschaften von "gmm"

Letzte Aktualisierung: 11. Feb. 2025
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
gmmEigenschaften 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 Trueoder False, um anzugeben, ob partitionierte Daten verwendet werden. Der Standardwert ist False.
covariance_type Zeichenfolge Geben Sie Full, Tied, Diagoder Sphericalan, um den Kovarianztyp festzulegen.
number_component Ganze Zahl Geben Sie eine Ganzzahl für die Anzahl der Mischverteilungskomponenten an. Der Mindestwert ist1. Der Standardwert ist2.
component_lable Boolesch Geben Sie Truean, um die Clusterbezeichnung auf eine Zeichenfolge festzulegen, oder geben Sie Falsean, 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 Truean, 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 Kmeansoder Random.
warm_start Boolesch Geben Sie Truean, um die Lösung der letzten Anpassung als Initialisierung für den nächsten Anpassungsaufruf zu verwenden. Der Standardwert ist False.