【源码】基于Python的高斯混合模型客户偏好预测系统

项目简介

本项目旨在解决公司推出新产品时确定目标客户的问题。运用高斯混合模型（GMM）这一概率模型，结合期望最大化（EM）算法，依据客户的购买历史和购物偏好数据，对客户是否喜欢新产品进行预测，是一个典型的无监督学习项目。项目实现了无监督GMM和半监督GMM，并将结果与scikit - learn API进行比较。

项目的主要特性和功能

1. 无监督GMM：随机初始化参数，通过迭代执行E步（估计样本的标签分布）和M步（获得新一轮参数先验），直至平均对数似然收敛，输出对每个用户的预测标签，可对似然收敛过程等进行可视化。
2. 半监督GMM：有少量标记数据时，从标记数据中学习初始参数，避免随机初始化的失败，以更少步数收敛。同样通过E步和M步迭代更新，输出预测标签，并与无监督GMM比较收敛步数与速度。
3. 结果验证：将项目实现的预测结果与scikit - learn API的预测结果进行比较，验证实现的正确性。

安装使用步骤

安装

假设用户已下载本项目的源码文件，需确保安装以下Python库： - pandas - numpy - scikit - learn - matplotlib（用于可视化，若不进行可视化可不安装）

使用以下命令安装： bash pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib

使用

1. 无监督GMM
   • 打开代码文件，确保data/unlabeled.csv文件存在。
   • 实现e_step()、m_step()和run_em()函数。
   • 运行相应代码，获取预测标签、后验概率和对数似然，可进行可视化操作。
2. 半监督GMM
   • 确保data/labeled.csv文件存在。
   • 实现learn_params()函数，从标记数据中学习初始参数。
   • 运行相应代码，训练模型，输出预测标签，并与无监督GMM比较收敛情况。
3. 结果验证
   • 运行与scikit - learn API比较的代码，对比项目实现的预测结果与scikit - learn API的预测结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】