gmm 属性

高斯混合节点图标 Gaussian Mixture© 模型是一个概率模型，其假定从有限数量的高斯分布和未知参数混合中生成所有数据点。人们可以将混合模型视为对k-均值聚类算法的扩展，它不仅考虑了数据的协方差结构，还考虑了潜在高斯分布的中心。 SPSS Modeler 中的高斯混合节点公开了高斯混合库的核心特征和常用参数。此节点使用 Python 进行实现。

表 1。 gmm 属性
`gmm` properties	数据类型	属性描述
`custom_fields`	布尔型	此选项指示节点使用此处指定的字段信息，而不是任何上游类型节点中给出的字段信息。选择此选项后，根据需要指定以下字段。
`inputs`	字段	输入的字段名称列表。
`target`	字段	目标的一个字段名称。
`fast_build`	布尔型	利用多个CPU核心来提高模型构建速度。
`use_partition`	布尔型	请发送邮件至 `True` 或 `False` ，说明是否需要使用分区数据。默认邮箱为 `False`。
`covariance_type`	字符串	指定 `Full`、 `Tied`、 `Diag` 或 `Spherical` 设置协方差类型。
`number_component`	整数	请为混合成分的数量指定一个整数。最小值为 `1`。默认值为 `2`。
`component_lable`	布尔型	将 `True` 指定为字符串，将 `False` 指定为数字，即可将集群标签设置为字符串或数字。默认邮箱为 `False`。
`label_prefix`	字符串	如果使用字符串集群标签，您可以指定前缀。
`enable_random_seed`	布尔型	如果您想使用随机种子，请发送邮件至 `True` 。默认邮箱为 `False`。
`random_seed`	整数	如果使用随机种子，请指定用于生成随机样本的整数。
`tol`	双	指定收敛阈值。默认邮箱为 `0.000.1`。
`max_iter`	整数	指定要执行的最大迭代次数。默认邮箱为 `100`。
`init_params`	字符串	设置要使用的初始化参数。选项是 `Kmeans` 或 `Random`。
`warm_start`	布尔型	指定 `True` ，将上次装配的解决方案作为下次装配调用的初始化。默认邮箱为 `False`。