gmmプロパティーズ

ガウス混合ノード・アイコンガウス混合©モデルは、未知パラメータを持つ有限個数のガウス分布の混合からすべてのデータポイントが生成されると仮定する確率モデルです。混合モデルは、データの共分散構造に関する情報と潜在ガウス分布の中心を組み込むためにk-meansクラスタリングを一般化したものと考えることができます。 SPSS Modeler のガウス混合ノードは、ガウス混合ライブラリの主要な機能と一般的に使用されるパラメータを公開しています。このノードは Python で実装されています。

表 1. gmm プロパティー
`gmm` properties	データ・タイプ	プロパティーの説明
`custom_fields`	ブール値	このオプションは、上流のTypeノードで指定されたフィールド情報ではなく、ここで指定されたフィールド情報を使用するようにノードに指示します。このオプションを選択した後、必要に応じて以下のフィールドを指定します。
`inputs`	フィールド	入力フィールド名のリスト。
`target`	フィールド	ターゲットのフィールド名。
`fast_build`	ブール値	モデル構築を改善するために複数のCPUコアを利用する。
`use_partition`	ブール値	`True` または `False` に設定して、パーティション化されたデータを使用するかどうかを指定します。デフォルトは `False` です。
`covariance_type`	ストリング	共分散の種類を設定するには、 `Full`、 `Tied`、 `Diag`、または `Spherical` を指定します。
`number_component`	整数	混合成分の数を整数で指定します。最小値は `1` です。デフォルト値は `2` です。
`component_lable`	ブール値	クラスタラベルを文字列に設定するには `True` を、数字に設定するには `False` を指定します。デフォルトは `False` です。
`label_prefix`	ストリング	文字列クラスタラベルを使用している場合、接頭辞を指定することができます。
`enable_random_seed`	ブール値	乱数種を使用する場合は、 `True` と指定してください。デフォルトは `False` です。
`random_seed`	整数	乱数シードを使用する場合は、乱数サンプルを生成するために使用する整数を指定します。
`tol`	二重	収束のしきい値を指定します。デフォルトは `0.000.1` です。
`max_iter`	整数	実行する最大反復回数を指定します。デフォルトは `100` です。
`init_params`	ストリング	使用する初期化パラメータを設定します。オプションは、 `Kmeans` または `Random` です。
`warm_start`	ブール値	`True` を指定すると、次の fit 呼び出しの初期化として、最後のフィッティングのソリューションが使用されます。デフォルトは `False` です。