GMM fit best model

Question

Gaussian Mixture Model（GMM）フィットの部分がありますが、理解できません。私はあなたの提案を持って幸せになる：

g = GMM(3, n_iter=1000, verbose=True, random_state=3) 
g.fit(WORK) 

np.random.seed(1) 
X = g.sample(1000) 

# fit models with 1-10 components 
N = np.arange(1, 11) 
models = [None for i in range(len(N))] 

for i in range(len(N)): 
    models[i] = GMM(N[i]).fit(X) 

Answer 1

それは、それぞれがあることを前提とフィットのリストmodelsを生成しているI = 1,2、...、おそらくとの混合物中の10個のコンポーネント、それらの中で最高のモデルを選択することを意図しています。

Answer 2

でした私たちはWORK、 から3つのコンポーネントとGMMを作成し、私はこの本を単純化しているだろう

より良いモデルのGMMからのサンプルを描くなぜに誰かポイント、

np.random.seed(1) #will ensure reproducibiity 
# fit models with 1-10 components 
N = np.arange(1, 11) 
models = [None for i in range(len(N))] 

#find the model with minimum aic score 
min_aic = np.inf 
model_index_with_min_aic = -1 
for i in range(len(N)): 
    models[i] = GMM(N[i], n_iter=1000).fit(WORK) 
    aic = models[i[.aic(WORK) 
    if aic < min_aic: 
     model_index_with_min_aic = i 
     min_aic = aic