Python:如何适应von分布的混合？
Python:如何适应von分布的混合？
提问于 2016-07-19 17:18:59
我有一个角分布，我想把von分布的混合物拟合到
我怎么能这么做？
我在R，拟合R中von分布的混合分布中找到了一个实现
我还发现，可以在Python，http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.vonmises.html中安装一个von发行版。
我想，如果我已经在scipy中定义了函数，也许我可以尝试如何拟合混合分布？
最后，我使用rpy2解决了这个问题。具体而言，我使用Python清理数据，并使用R包对VMM进行培训(因此需要安装R和相关包)。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-09 01:34:31
我实现了一个解决类似问题的算法，请参阅
https://framagit.org/fraschelle/mixture-of-von-mises-distributions
来了解详细情况。
从随机样本(一维numpy.array)出发，应用期望最大化算法对数据进行分类，根据von分布进行分类。
该算法允许对von分布进行任何叠加(虽然与算法相关的数学 (链接到pdf)只描述了两个分布的叠加，但很容易推广)，而且速度非常快。它只依赖于Numpy和iv函数的scipy.special，调用修改后的贝塞尔函数。
mixture_mises_pdfit返回每个发行版的权重，以及$\mu$和$\kappa$参数，例如，参见维基百科关于von发行的页面。
最好能为代码添加一个真正的分类结果，以便对定期数据进行分类。最终，对Scikit学习的扩展也应该是可行的，尽管它需要更多的时间来实现。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/38470840
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