如何在scikit-learn中绘制拟合的高斯混合模型的概率密度函数？

Question

我在做一个看似简单的任务时遇到了困难。我有一个浮点数的向量，我想用两个高斯核来拟合一个高斯混合模型：

from sklearn.mixture import GMM

gmm = GMM(n_components=2)
gmm.fit(values)  # values is numpy vector of floats

现在我想绘制我创建的混合模型的概率密度函数，但我找不到任何关于如何做到这一点的文档。我应该怎么做才好呢？

编辑：

这里是我正在拟合的数据向量。下面是我具体操作的一个更详细的例子：

from sklearn.mixture import GMM
from matplotlib.pyplot import *
import numpy as np

try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle

with open('/path/to/kde.pickle') as f:  # open the data file provided above
    kde = pickle.load(f)

gmm = GMM(n_components=2)
gmm.fit(kde)

x = np.linspace(np.min(kde), np.max(kde), len(kde))

# Plot the data to which the GMM is being fitted
figure()
plot(x, kde, color='blue')

# My half-baked attempt at replicating the scipy example
fit = gmm.score_samples(x)[0]
plot(x, fit, color='red')

拟合出来的曲线看起来和我预期的完全不一样。它甚至看起来不像高斯分布，这有点奇怪，因为它是通过高斯过程生成的。我是不是疯了？

Answer 1

我觉得这是一个很棒的资源 - https://jakevdp.github.io/blog/2013/12/01/kernel-density-estimation/

Answer 2

看看这个链接：

http://www.astroml.org/book_figures/chapter4/fig_GMM_1D.html

这里展示了如何用三种不同的方法来绘制一维的高斯混合模型（GMM）：

Answer 3

我参考了这个讨论串和其他一些例子的内容，终于离解决方案更近了一步，但最终得到的概率密度函数并没有积分到1。我想我会在另一个讨论串里发这个问题。

import ntumpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.mixture import GaussianMixture

np.random.seed(1)

mus =  np.array([[0.2], [0.8]])
sigmas = np.array([[0.1], [0.1]]) ** 2
gmm = GaussianMixture(2)
gmm.means_ = mus
gmm.covars_ = sigmas
gmm.weights_ = np.array([0.5, 0.5])

#Fit the GMM with random data from the correspondent gaussians
gaus_samples_1 = np.random.normal(mus[0], sigmas[0], 10).reshape(10,1)
gaus_samples_2 = np.random.normal(mus[1], sigmas[1], 10).reshape(10,1)
fit_samples = np.concatenate((gaus_samples_1, gaus_samples_2))
gmm.fit(fit_samples)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(0, 1, 1000).reshape(1000,1)
logprob = gmm.score_samples(x)
pdf = np.exp(logprob)
#print np.max(pdf) -> 19.8409464401 !?
ax.plot(x, pdf, '-k')
plt.show()

Answer 4

看看这个在Github上的scikit-learn示例

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/examples/mixture/plot_gmm_pdf.py

这个例子的主要思路是生成一个叫做meshgrid的东西，然后从gmm中获取它们的score，最后把这些数据画出来。

这个示例展示了