高斯混合模型

混合高斯模型描述数据点以一定的概率服从k种高斯子分布的一种混合分布。Spark.ml使用EM算法给出一组样本的极大似然模型。

参数：

featuresCol:

类型：字符串型。

含义：特征列名。

k:

类型：整数型。

含义：混合模型中独立的高斯数目。

maxIter:

类型：整数型。

含义：迭代次数（>=0）。

predictionCol:

类型：字符串型。

含义：预测结果列名。

probabilityCol:

类型：字符串型。

含义：用以预测类别条件概率的列名。

seed:

类型：长整型。

含义：随机种子。

tol:

类型：双精度型。

含义：迭代算法的收敛性。

调用示例：

Scala:

import org.apache.spark.ml.clustering.GaussianMixture

// Loads data val dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")

// Trains Gaussian Mixture Model val gmm = new GaussianMixture()
  .setK(2)
val model = gmm.fit(dataset)

// output parameters of mixture model model for (i <- 0 until model.getK) {
  println("weight=%f\nmu=%s\nsigma=\n%s\n" format
    (model.weights(i), model.gaussians(i).mean, model.gaussians(i).cov))
}

Java:

import org.apache.spark.ml.clustering.GaussianMixture;
import org.apache.spark.ml.clustering.GaussianMixtureModel;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;

// Loads data Dataset<Row> dataset = spark.read().format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt");

// Trains a GaussianMixture model GaussianMixture gmm = new GaussianMixture()
  .setK(2);
GaussianMixtureModel model = gmm.fit(dataset);

// Output the parameters of the mixture model for (int i = 0; i < model.getK(); i++) {
  System.out.printf("weight=%f\nmu=%s\nsigma=\n%s\n",
          model.weights()[i], model.gaussians()[i].mean(), model.gaussians()[i].cov());
}

Python：

from pyspark.ml.clustering import GaussianMixture

# loads data
dataset = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_kmeans_data.txt")

gmm = GaussianMixture().setK(2)
model = gmm.fit(dataset)

print("Gaussians: ")
model.gaussiansDF.show()