Как я могу построить функцию плотности вероятности для установленной модели гауссовой смеси при изучении scikit?

Я борюсь с довольно простой задачей. У меня есть вектор поплавков, к которому я хотел бы подгонять модель смеси Гаусса с двумя гауссовыми ядрами:

from sklearn.mixture import GMM

gmm = GMM(n_components=2)
gmm.fit(values)  # values is numpy vector of floats

Теперь я хотел бы построить функцию плотности вероятности для модели смеси, которую я создал, но я не могу найти никакой документации о том, как это сделать. Как лучше всего действовать?

Edit:

Здесь - это вектор данных, которые я подхожу. Ниже приведен более подробный пример того, как я делаю:

from sklearn.mixture import GMM
from matplotlib.pyplot import *
import numpy as np

try:
    import cPickle as pickle
except:
    import pickle

with open('/path/to/kde.pickle') as f:  # open the data file provided above
    kde = pickle.load(f)

gmm = GMM(n_components=2)
gmm.fit(kde)

x = np.linspace(np.min(kde), np.max(kde), len(kde))

# Plot the data to which the GMM is being fitted
figure()
plot(x, kde, color='blue')

enter image description here

# My half-baked attempt at replicating the scipy example
fit = gmm.score_samples(x)[0]
plot(x, fit, color='red')

Построенная кривая не выглядит похожей на то, что я ожидаю. Он даже не кажется гауссовым, что немного странно, учитывая, что он был создан гауссовским процессом. Я сошел с ума?

ОТВЕТЫ

Ответ 2

Я следовал некоторым примерам, упомянутым в этой и других темах, и сумел приблизиться к решению, но функция окончательной плотности вероятности не интегрируется ни с одной. Я думаю, что я опубликую вопрос об этом в другой теме.

import ntumpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.mixture import GaussianMixture

np.random.seed(1)

mus =  np.array([[0.2], [0.8]])
sigmas = np.array([[0.1], [0.1]]) ** 2
gmm = GaussianMixture(2)
gmm.means_ = mus
gmm.covars_ = sigmas
gmm.weights_ = np.array([0.5, 0.5])

#Fit the GMM with random data from the correspondent gaussians
gaus_samples_1 = np.random.normal(mus[0], sigmas[0], 10).reshape(10,1)
gaus_samples_2 = np.random.normal(mus[1], sigmas[1], 10).reshape(10,1)
fit_samples = np.concatenate((gaus_samples_1, gaus_samples_2))
gmm.fit(fit_samples)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
x = np.linspace(0, 1, 1000).reshape(1000,1)
logprob = gmm.score_samples(x)
pdf = np.exp(logprob)
#print np.max(pdf) -> 19.8409464401 !?
ax.plot(x, pdf, '-k')
plt.show()

Here is the resulting plot