高斯混合模型使用sklearn库的结果不一致

Sklearn对高斯混合的实现是不确定的。所以如果你打电话 .fit(...) 两次,你 预料 得到两个不同的结果。

让我详细介绍一下。在Sklearn中,高斯混合模型是通过一个称为经验最大化的过程来训练的。非常粗略地(冒着过于简单化的风险),期望最大化是一种迭代算法,你从对聚类中心/大小的初始猜测开始,然后迭代改进你的猜测。给定初始猜测的选择,迭代改进的过程是完全确定的。然而,sklearn最初生成初始猜测的方式是不确定的。

查看您的代码,您的初始猜测似乎是由 k-means++ 方法现在看看 docs ,其中规定 k均值++ 用于生成初始猜测的方法具有随机性元素。

为了摆脱随机性,我建议你设置 random_state 等于某个固定的数字。看见 these docs 。