propriedades gmm

Gaussian Mistura nó ícone Um modelo Gaussian Mixture© é um modelo probabilístico que assume que todos os pontos de dados são gerados a partir de uma mistura de um número finito de distribuições gaussianas com parâmetros desconhecidos. Pode-se pensar em modelos de mistura como generalização clusterização de k-médias para incorporar informações sobre a estrutura de covariância dos dados, assim como os centros dos Gaussianos latentes. O nó da Gaussian Mixture no SPSS Modeler expõe os principais recursos e parâmetros comumente usados da biblioteca de Gaussian Mixture. O nó é implementado em Python.

Tabela 1. propriedades gmm
propriedades `gmm`	Tipo de dados	Descrição da propriedade
`custom_fields`	Booleano	Essa opção instrui o nó a utilizar as informações de campo especificadas aqui ao invés das informações fornecidas em qualquer nó ou nós Tipo de envio de dados. Após selecionar essa opção, especifique os campos a seguir conforme necessário.
`inputs`	campo	Lista dos nomes de campo para entrada.
`target`	campo	Um nome de campo para destino.
`fast_build`	Booleano	Utilize múltiplos núcleos da CPU para melhorar a construção de modelo.
`use_partition`	Booleano	Configure como `True` ou `False` para especificar se deve usar dados particionados. O padrão é `False`.
`covariance_type`	sequência	Especifique `Full`, `Tied`, `Diag`ou `Spherical` para configurar o tipo de covariância.
`number_component`	Número inteiro	Especifique um número inteiro para o número de componentes da mistura. O valor mínimo é `1`. O valor padrão é `2`.
`component_lable`	Booleano	Especifique `True` para configurar o rótulo do cluster para uma sequência ou `False` para configurar o rótulo do cluster para um número. O padrão é `False`.
`label_prefix`	sequência	Se estiver usando um rótulo de cluster de sequência, será possível especificar um prefixo.
`enable_random_seed`	Booleano	Especifique `True` se você desejar usar um valor inicial aleatório. O patrão é `False`.
`random_seed`	Número inteiro	Se estiver usando um valor inicial aleatório, especifique um número inteiro para ser usado para gerar amostras aleatórias.
`tol`	Duplo	Especifique o limite de convergência. O padrão é `0.000.1`.
`max_iter`	Número inteiro	Especifique o número máximo de iterações a serem executadas. O padrão é `100`.
`init_params`	sequência	Configure o parâmetro de inicialização a ser usado. As opções são `Kmeans` ou `Random`.
`warm_start`	Booleano	Especifique `True` para usar a solução do último ajuste como a inicialização para a próxima chamada de ajuste. O patrão é `False`.