首页利用一个班级的身高数据（见群里共享文档）来训练一个高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM），并使用期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法来估计模型参数。输出代码

利用一个班级的身高数据（见群里共享文档）来训练一个高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM），并使用期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法来估计模型参数。输出代码

时间: 2025-01-30 22:11:53 浏览: 29

首先，我们需要导入必要的库，如numpy、pandas以及sklearn的GaussianMixture模块。假设我们已经有一个名为`height_data.csv`的CSV文件，其中包含班级学生的身高数据。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.mixture import GaussianMixture from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据 data = pd.read_csv('height_data.csv') heights = data['Height'].values.reshape(-1, 1) # 提取身高列并转换为二维数组 # 数据预处理 - 标准化 scaler = StandardScaler() heights_scaled = scaler.fit_transform(heights) # 初始化GMM模型（默认使用最大迭代次数） gmm = GaussianMixture(n_components=2, max_iter=1000) # 可能需要调整n_components以适应数据 # 使用EM算法训练模型 gmm.fit(heights_scaled) # 获取模型参数 means = gmm.means_ # 每个高斯分布的均值 covariances = gmm.covariances_ # 每个高斯分布的协方差矩阵 weights = gmm.weights_ # 各高斯分布的权重（概率） # 打印一些关键信息 print(f"Means: {means}") print(f"Covariances: {covariances}") print(f"Weights: {weights}") #

阅读全文