如何保证多元高斯分布中的协方差矩阵都是正定的

与ScikitLearn高斯混合模型一样, reg_covar=1e-06 在协方差的对角线上添加非负正则化,确保协方差矩阵是正定的。

sklearn.mixture.GaussianMixture(n_components=1, *, covariance_type='full', tol=0.001, reg_covar=1e-06, max_iter=100, n_init=1, init_params='kmeans', weights_init=None, means_init=None, precisions_init=None, random_state=None, warm_start=False, verbose=0, verbose_interval=10)[source]

如何在石榴多变量高斯分布中设置这种约束以获得正定协方差矩阵。

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
import pomegranate
pomegranate.gmm.GeneralMixtureModel.from_samples(pomegranate.MultivariateGaussianDistribution, n_components=3, X=iris.data)

感谢您宝贵的时间。