gmm özellikleri

Gauss Karışımı düğüm simgesi Bir Gauss Mixture© modeli, bilinmeyen parametrelerle sınırlı sayıda Gauss dağıtımının bir karışımından elde edilen tüm veri noktalarını varsayan olasılıklı bir modeldir. Karışım modellerini genelleme olarak düşünebilen bir yöntem, verilerin kovaryans yapısına ilişkin bilgileri, gizli Gasyalıların merkezlerini de dahil etmek için kümeleme anlamına geliyor. SPSS Modeler içindeki Gauss karışımı düğümü, Gauss karışımı kitaplığının temel özelliklerini ve yaygın olarak kullanılan parametrelerini gösterir. Düğüm, Python' da uygulanır.

Tablo 1. gmm özellikleri
`gmm` Özellikler	Veri tipi	Özellik açıklaması
`custom_fields`	boole	Bu seçenek, düğümün, herhangi bir yukarı akım tipi düğüm (ler) inde verilmek yerine burada belirtilen alan bilgilerini kullanmasını bildirir. Bu seçeneği belirledikten sonra, gerektiği gibi aşağıdaki alanları belirtin.
`inputs`	alan	Giriş için alan adlarının listesi.
`target`	alan	Hedef için bir alan adı.
`fast_build`	boole	Model oluşturmayı iyileştirmek için birden çok CPU çekirdeğini kullanın.
`use_partition`	boole	Bölümlenmiş verilerin mi kullanılacağını belirtmek için `True` ya da `False` olarak ayarlayın. Varsayılan değer `False`' dir.
`covariance_type`	dize	Covariance tipini ayarlamak için `Full`, `Tied`, `Diag`ya da `Spherical` değerini belirtin.
`number_component`	tamsayı	Karma bileşen sayısı için bir tamsayı belirtin. Değer alt sınırı: `1`. Varsayılan değer `2`değeridir.
`component_lable`	boole	Küme etiketini bir sayıya ayarlamak için, küme etiketini bir dizgiye ya da `False` değerine ayarlamak için `True` değerini belirtin. Varsayılan değer `False`' dir.
`label_prefix`	dize	Bir dizgi kümesi etiketi kullanıyorsanız, bir önek belirtebilirsiniz.
`enable_random_seed`	boole	Rasgele bir tohum kullanmak istiyorsanız `True` değerini belirtin. Varsayılan değer `False`' dir.
`random_seed`	tamsayı	Rasgele bir tohum kullanıyorsanız, rasgele örnekler oluşturmak için kullanılacak bir tamsayı belirtin.
`tol`	Çift	Yakınsama eşiğini belirleyin. Varsayılan değer `0.000.1`' dir.
`max_iter`	tamsayı	Gerçekleştirilecek yineleme sayısı üst sınırını belirtin. Varsayılan değer `100`' dir.
`init_params`	dize	Kullanılacak kullanıma hazırlama değiştirgesini ayarlayın. Seçenekler şunlardır: `Kmeans` ya da `Random`.
`warm_start`	boole	Bir sonraki uyum çağrısına ilişkin ilk kullanıma hazırlama olarak son uygun olan çözümü kullanmak için `True` değerini belirtin. Varsayılan değer `False`' dir.