Python 固定高斯混合模型的参数，而不是学习

假设我有一个数据集

data

，用于拟合高斯混合模型：

from sklearn.mixture import GaussianMixture
model = GaussianMixture(n_components=4, covariance_type="full")
fit_model = model.fit(data)

---

现在，我存储学习的协方差

fit\u模型。协方差

，表示

fit\u模型。表示

和权重

fit\u模型。权重

。从另一个脚本中，我想读入学到的参数，并使用它们定义高斯混合模型。如何在不再次执行

fit

方法的情况下修复参数？

如果要再次执行模型，最简单的方法是将其保存为pickle serializable，下面是一个示例：

from sklearn.mixture import GaussianMixture
import numpy as np
import pickle


X = np.random.rand(10, 2)

# Fit the model on data
model = GaussianMixture(n_components=4, covariance_type="full")
model.fit(X)

# Serialize and save the model
with open('model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model, file)
    
# Load the model again for later use
with open('model.pkl', 'rb') as file:
    model = pickle.load(file)

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如何存储协方差、均值和权重？pickle对您有用吗？numpy.save（'./convariances.npy'，fit_model.convariances_）既然np.save保存为二进制，您也可以使用joblib或pickle将整个拟合模型保存为二进制。