如何保证Pomigranate MultivariateGaussianDistribution中的协方差矩阵都是正定的

问题描述

与 ScikitLearn GaussianMixture 模型一样，reg_covar=1e-06 向协方差的对角线上添加了非负正则化，以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]

如何设置这种约束来获得石榴 MultivariateGaussiandistribution 中的正定协方差矩阵。

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

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解决方法

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