在Python中拟合对数正态分布的混合

Question

scipy提供了一种适合单个对数正态分布的好方法。我看到scikit learn有能力拟合正态（高斯）混合物。有没有一种简单的方法来拟合两个对数正态分布的混合物？如果没有，是否有一种更好的方法可以"手动"优化参数，要么直接使用scipy.optimize，要么将混合物分布定义为scipy.stats.rv_continous的子类？

Answer 1

我偶然发现了这个，它对我来说很好：

https://pomegranate.readthedocs.io/en/latest/GeneralMixtureModel.html

示例用法：

from pomegranate import *
x = np.array(df['foo']).reshape(-1, 1)
model = GeneralMixtureModel.from_samples(LogNormalDistribution, n_components=2, X=x)
model.fit(x)
pomegranate_clusters = model.predict(x)