Python：如何拟合冯米塞斯分布的混合？

Question

我有一个角度分布，我想拟合 von Mises 分布的混合

我怎样才能做到这一点？

我在 R 中找到了一个实现，在 R 中拟合 von Mises 分布的混合

我还发现可以在Python中安装单个von Mises分布，http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ generated/scipy.stats.vonmises.html

我想也许我可以尝试如何拟合混合分布，因为我已经在scipy?中定义了函数。

---

最后，我使用 解决了这个问题rpy2。具体来说，我使用Python清理数据，并使用R包训练VMM（因此需要安装R和相关包）。

Answer 1

我实现了一个算法来解决类似的问题，请参阅

https://framagit.org/fraschelle/mixture-of-von-mises-distributions

了解完整详情。

从随机样本（一维numpy.array）开始，它应用期望最大化算法根据 von-Mises 分布对数据进行分类。

该算法允许 von-Mises 分布的任何叠加（尽管与该算法相关的数学（链接到 pdf）仅描述了两个分布的叠加，但它很容易推广），并且速度与我所能做到的一样快。它仅依赖 Numpy 和,iv函数scipy.special来调用修改后的贝塞尔函数。

mixes_mises_pdfit 返回每个分布的权重，以及 $\mu$ 和 $\kappa$ 参数，请参阅有关von Mises 分布的维基百科页面。

最好添加代码的真实分类结果，以便对周期性数据进行分类。最终，Scikit-learn 的扩展也应该是可行的，尽管它需要更多的时间来实现。