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最近我们被客户要求撰写关于有限正态混合模型EM算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。
简介
本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数估计的函数，以及根据这些模型进行模拟的函数。此外，还包括将基于模型的分层聚类、混合分布估计的EM和贝叶斯信息准则（BIC）结合在一起的功能，用于聚类、密度估计和判别分析的综合策略。其他功能可用于显示和可视化拟合模型以及聚类、分类和密度估计结果。
聚类
head(X)pairs(X)
plot(BIC)
summary(BIC)summary(mod1, parameters = TRUE)
plot(mod1)table(class, classification)
plot(mod1, what = "uncertainty")clustICL(X)
summary(ICL)
BootstrapLRT(X)初始化
使用EM算法进行最大似然估计。EM的初始化是使用从聚类层次结构聚类中获得的分区来进行的。
hclust(X, use = "SVD"))clustBIC(X, initialization )) # 默认
hc2 clustBIC(X, initialization )
hclust(X, model= "EEE"))
summary(BIC3)
通过合并最佳结果来更新BIC。
BIC(BIC1, BIC2, BIC3)
使用随机起点进行单变量拟合，通过创建随机集聚和合并最佳结果获得。
for(j in 1:20)
{
rBIC <- mclustBIC(
initi ))
BIC <- update(BIC, rBIC)
}
clust(ga, BIC)分类
EDDA
X <- iris[,1:4]
head(X)clustDA(X, class, "EDDA")
plot(mod2)
MclustDA
table(class)head(X)clustDA(X, class)
plot(mod3, 2)
plot(mod3, 3)
交叉验证误差
cv(mod2, nfold = 10)
unlist(cv[3:4])
cv(mod3, nf = 10)
unlist(cv[3:4])密度估计
单变量
clust(acid)
plot(mod4, "BIC")
plot(mod4, "density", acidity)
plot(mod4, "diagnostic", "cdf")
多变量
clu(faithful)
summary(mod5)
plot(mod5, "BIC")
plot(mod5, "density",faithful)
Bootstrap推理
summary(boot1, what = "se")
summary(boot1, what = "ci")
summary(boot4, what = "se")
plot(boot4)
降维
聚类
plot(mod1dr, "pairs")
plot(mod1dr)plot(mod1dr, "scatterplot")plot(mod1dr)分类
summary(mod2dr)
plot(mod2d)
plot(mod2dr)
summary(mod3dr)
plot(mod3dr)
plot(mod3dr)
使用调色板
大多数图形都使用默认的颜色。
调色板可以定义并分配给上述选项，具体如下。
options("Colors" = Palette )
Pairs(iris[,-5], Species)
如果需要，用户可以很容易地定义自己的调色板。
参考文献
Fraley C. and Raftery A. E. (2002) Model-based clustering, discriminant analysis and density estimation, Journal of the American Statistical Association, 97/458, pp. 611-631.
最受欢迎的见解
3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）
5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验