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gmm 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
가우스 혼합© 모델은 알 수 없는 매개변수를 사용하는 한정된 개수의 혼합 가우스 분포에서 모든 데이터 점이 생성된다고 간주하는 확률 모델입니다. 혼합 모델은
데이터의 공분산 구조 및 잠재 가우스의 중심에 대한 정보를 통합하기 위해 K-평균 군집을
일반화하는 것으로 간주할 수 있습니다. SPSS Modeler의 Gaussian Mixture 노드는 Gaussian Mixture 라이브러리의 핵심 기능과 일반적으로 사용되는 매개변수를 나타냅니다. 이 노드는 Python으로 구현됩니다.
gmm 특성 |
데이터 유형 | 특성 설명 |
|---|---|---|
custom_fields |
부울 | 이 옵션에서는 업스트림 유형 노드에 지정된 항목 대신, 여기에 지정된 필드 정보를 사용하도록 노드에 지시합니다. 이 옵션을 선택한 후 필요에 따라 다음 필드를 지정하십시오. |
inputs |
필드 | 입력용 필드 이름 목록입니다. |
target |
필드 | 대상에 대한 하나의 필드 이름입니다. |
fast_build |
부울 | 여러 CPU 코어를 활용하여 모델 빌드를 개선합니다. |
use_partition |
부울 | 파티션된 데이터를 사용할지 여부를 지정하려면 True 또는 False(으)로 설정하십시오. 기본값은 False입니다. |
covariance_type |
문자열 | 공분산 유형을 설정하려면 Full, Tied, Diag 또는 Spherical을(를) 지정하십시오. |
number_component |
정수 | 혼합 구성요소 수에 대한 정수를 지정하십시오. 최소값은 1입니다. 기본값은 2입니다. |
component_lable |
부울 | 클러스터 레이블을 문자열로 설정하려면 True을(를), 클러스터 레이블을 숫자로 설정하려면 False을(를) 지정하십시오. 기본값은 False입니다. |
label_prefix |
문자열 | 문자열 군집 레이블을 사용하는 경우 접두부를 지정할 수 있습니다. |
enable_random_seed |
부울 | 무작위 시드를 사용하려면 True을(를) 지정하십시오. 기본값은 False입니다. |
random_seed |
정수 | 난수 시드를 사용하는 경우 무작위 표본을 생성하는 데 사용할 정수를 지정하십시오. |
tol |
이중 | 수렴 임계값을 지정하십시오. 기본값은 0.000.1입니다. |
max_iter |
정수 | 수행할 최대반복수를 지정하십시오. 기본값은 100입니다. |
init_params |
문자열 | 사용할 초기화 매개변수를 설정하십시오. 옵션은 Kmeans 또는 Random입니다. |
warm_start |
부울 | 다음 적합 호출에 대한 초기화로 마지막 피팅의 솔루션을 사용하려면 True을(를) 지정하십시오. 기본값은 False입니다. |