gmm のプロパティー

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および潜在ガウス分布の中心に関する情報を取り込むための一般化 K-means クラスタリング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ーのコア機能およびよく使用されるパラメーターを公開します。 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プロパティー データ・タイプ プロパティーの説明
custom_fields ブール値 このオプションを選択すると、上流のデータ型ノードからのフィールド情報ではなく、ここで指定したフィールド情報がこのノードで使用されます。 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 入力用のフィールド名のリスト。
target フィールド ターゲットの 1 つのフィールド名です。
fast_build ブール値 複数の CPU コアを使用してモデル構築のパフォーマンスを向上させます。
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 string 共分散タイプを設定するには、Full、Tied、Diag、またはSphericalを指定します。
number_component 整数 混合コンポーネントの数の整数を指定します。 最小値は1です。 デフォルト値は 2 です。
component_lable ブール値 クラスター・ラベルをストリングに設定するにはTrueを指定し、クラスター・ラベルを数値に設定するにはFalseを指定します。 デフォルトはFalseです。
label_prefix string 文字列のクラスター ラベルを使用する場合は、接頭辞を指定できます。
enable_random_seed ブール値 ランダム・シードを使用する場合は、Trueを指定します。 デフォルトはFalseです。
random_seed 整数 ランダム シードを使用する場合は、無作為サンプルの生成に使用する整数を指定します。
tol Double 収束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 実行する反復の最大回数を指定します。 デフォルトは100です。
init_params string 使用する初期設定パラメーターを設定します。 オプションはKmeansまたはRandomです。
warm_start ブール値 最後の適合の解を次の適合呼び出しの初期化として使用するには、Trueを指定します。 デフォルトはFalseです。