我想模拟一个混合数据，比如三维数据。我希望在每两个变量之间有两个不同的组成部分。 也就是说，模拟混合数据（V1和V2），其中它们之间的依赖关系是两个不同的正态分布组件。然后，在V2和V3之间有另外两个正态分布组件。因此，我将得到3D数据，第一个和第二个变量之间的依赖关系是两个正态分布的混合物...

我想使用高斯混合模型，返回类似下面这个图像的东西，除了适当的高斯分布。 我试图使用Python中的sklearn.mixture.GaussianMixture，但是失败了。我可以将每个峰视为给定x值的直方图高度。我的问题是：我是否必须找到一种方法将此图形转换为直方图并删除负值，还是有一种方...