高斯混合模型（GaussianMixture Model, GMM）聚类、可视化最优协方差形式、通过TSNE进行结果可视化分析、抽取核心特征因子

高斯混合模型模型：
sklearn.mixture.GaussianMixture
混合高斯模型（Gaussian Mixture Model，简称GMM）是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。通俗点讲，无论观测数据集如何分布以及呈现何种规律，都可以通过多个单一高斯模型的混合进行拟合。

import numpy as np
from sklearn.mixture import GaussianMixture
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], [10, 2], [10, 4], [10, 0]])
gm = GaussianMixture(n_components=2, random_state=0).fit(X)
gm.means_
gm.predict([[0, 0], [12, 3]])

使用TSNE进行可视化的代码如下：

#输入为数据，聚类标签，以及图标的标题

def plot_embedding(data, label, title):
    x_min, x_max = np.min(data, 0), np.max(data, 0)
    data = (data - x_min) / (x_max - x_min)

    fig = plt.figure()
    ax = plt.subplot(111)
    for i in range(data.

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