最优加权kriging/gaussian过程
OWCK的Python项目详细描述
最优加权聚类kriging/gaussian过程类
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该类继承自sklearn库中的gaussian process类
大多数参数都包含在sklearn.gaussian过程中。
请检查sklearn中gaussian过程参数的docstring。
仅新引入的参数如下所述。
要建立的高斯过程
模型的数目。它是owck中的加速因子。
聚类方法：字符串，可选
用于划分数据集的聚类算法。
内置的聚类算法有：
“k均值”、“gmm”、“fuzzy-c均值”、“随机”、“树”
注意，gmm、fuzzy-c均值是模糊聚类算法您可以设置所需的重叠。
tree是一种基于回归树聚类的方法
重叠：float，可选
使用模糊聚类方法时重叠的百分比。
每个聚类都具有相同的大小。
是一个并行的：boolean，可选
一个布尔切换并行模型。如果这是真的，那么
所有底层的高斯过程模型都将并行拟合，
由mpi支持。否则，所有模型都将按顺序进行拟合。
attributes
----
cluster标签：聚类后训练集的聚类标签
cluster：使用的聚类算法。
模型：在每个聚类上构建（拟合）高斯过程模型的列表。
usage
----
示例代码：：
从owck import owck
owck_model=owck（cluster_method='tree'）
owck_model.fit（x，y）
pred_y，var_y=owck_model.predict（x_new）
[SWKBE15]`bas van stein，王浩，沃吉泰克·科瓦尔奇克，托马斯·贝克和迈克尔·艾默里奇。大数据回归的最优加权聚类kriging方法。在2015年国际开发协会第14届国际研讨会上，第310-321页，2015年`
http://link.springer.com/chapter/10.1007%2f978-3-319-24465-5嫒27#
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该类继承自sklearn库中的gaussian process类
大多数参数都包含在sklearn.gaussian过程中。
请检查sklearn中gaussian过程参数的docstring。
仅新引入的参数如下所述。
要建立的高斯过程
模型的数目。它是owck中的加速因子。
聚类方法：字符串，可选
用于划分数据集的聚类算法。
内置的聚类算法有：
“k均值”、“gmm”、“fuzzy-c均值”、“随机”、“树”
注意，gmm、fuzzy-c均值是模糊聚类算法您可以设置所需的重叠。
tree是一种基于回归树聚类的方法
重叠：float，可选
使用模糊聚类方法时重叠的百分比。
每个聚类都具有相同的大小。
是一个并行的：boolean，可选
一个布尔切换并行模型。如果这是真的，那么
所有底层的高斯过程模型都将并行拟合，
由mpi支持。否则，所有模型都将按顺序进行拟合。
attributes
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cluster标签：聚类后训练集的聚类标签
cluster：使用的聚类算法。
模型：在每个聚类上构建（拟合）高斯过程模型的列表。
usage
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示例代码：：
从owck import owck
owck_model=owck（cluster_method='tree'）
owck_model.fit（x，y）
pred_y，var_y=owck_model.predict（x_new）
[SWKBE15]`bas van stein，王浩，沃吉泰克·科瓦尔奇克，托马斯·贝克和迈克尔·艾默里奇。大数据回归的最优加权聚类kriging方法。在2015年国际开发协会第14届国际研讨会上，第310-321页，2015年`
http://link.springer.com/chapter/10.1007%2f978-3-319-24465-5嫒27#
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