是否有方法计算使用sklearn.mixture.GaussianMixture拟合的模型的标准差和中位数

Question

有一种方法可以返回生成的所有guassian组件的方法，但是我找不到任何方法来获得标准偏差和平均值。

此外，该装置不具有与其相关联的任何错误组件。

from scipy.stats import skewnorm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

numValues = 10000
maxValue = 100
skewness = -5   
data = skewnorm.rvs(a = skewness,loc=maxValue, size=numValues) 

from sklearn.mixture import GaussianMixture
gmm = GaussianMixture(n_components = 1).fit(X=np.expand_dims(data,1))

以下内容将返回一个组件的平均值：

gmm.means_

阵列([99.21111667])

现在，我想得到模型的标准差和中位数。

Answer 1

没有使用median的gmm参数。

参数是权值、均值和协方差。这些信息可检索如下：

gmm.weights_
gmm.means_
gmm.covariances_