GaussianMixture¶
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類
pyspark.mllib.clustering。GaussianMixture¶ -
使用采用算法對高斯混合學習算法。
方法
火車抽樣,k [、convergenceTol…])訓練高斯混合聚類模型。
方法的文檔
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classmethod
火車( 抽樣:pyspark.rdd.RDD(VectorLike],k:int,convergenceTol:浮動=0.001,maxIterations:int=One hundred.,種子:可選(int]=沒有一個,initialModel:可選(pyspark.mllib.clustering.GaussianMixtureModel]=沒有一個 )→pyspark.mllib.clustering.GaussianMixtureModel ¶ -
訓練高斯混合聚類模型。
- 參數
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抽樣
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pyspark.RDD -
作為一個訓練點抽樣的
pyspark.mllib.linalg.Vector或可轉換序列類型。 - k int
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許多獨立的高斯函數的混合模型。
- convergenceTol 浮動,可選
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最大變化的對數似融合被認為是發生。(默認值:1 e - 3)
- maxIterations int,可選
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允許的最大迭代數。(默認:100)
- 種子 int,可選
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隨機種子初始高斯分布。基於係統時間設置為不產生種子。(默認值:無)
- initialModel GaussianMixtureModel,可選
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最初的GMM的起點,繞過隨機初始化。(默認值:無)
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抽樣
:
-
classmethod