# Initializers

Модуль, предоставляющий интерфейс и конкретные классы для инициализации начального приближения смеси.


```{image} ../_static/initializers.png
:alt: Select Parameters
:width: 800px
:align: center
```

Было решено вынести инициализаторы в отдельный модуль, а так же не связывать `BaseEstimator` и `BaseInitializer` отношением композиции потому что:

- Интерфейсы инициализатора и оценщика разные, один принимает готовую смесь, а второй список распределений.

- Будет сложнее отслеживать поведение инициализатора, по той причине, что его результат будет обрабатываться внутри оценщика. Поэтому не получится отдельно еще каким либо образом поработать с начальным приближением перед тем, как отправить его в алгоритм.

## Классы

### BaseInitializer

Абстрактный класс, занимающийся инициализацией начального приближение смеси.

- **Атрибуты**

- **Методы**

  - ***\+ perform(X, list[Distribution]): MixtureModel***

    Абстрактный метод, который некоторым образом по выборке и списку распределений подбирает начальное приближение. Это приближение в виде смеси можно передать в объекты, реализующие интерфейс `BaseEstimator`.

- **Мысли**

  Думаю, стоит так же через стратегии (@singledispatch) делать, т.к. инициализировать каждую компоненту надо отдельно.

### ClusterizeInitializer

Реализация абстрактного класса BaseInitializer, основанная на кластеризации выборки и последующей инициализации параметров с учетом кластеров.

- **Атрибуты**

    - **- is_soft: bool**

      Флаг, влияющий на то, будет ли матрица ответственностей жёсткой или мягкой. Если его значение `true`, то матрица будет содержать вероятности между 0 и 1. В противном случае будут устанавливаться жесткие вероятности, либо 0 либо 1.

    - **- clusterizer**

      Кластеризатор из sklearn, который будет проводить кластеризацию.

    - **+ labels: list**

      Метки принадлежности элементов к тому или иному кластеру.


## Различные диаграммы