r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化(上)

简介: r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23825


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、分类和密度估计点击文末“阅读原文”获取完整代码数据


简介


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。


点击标题查阅往期内容


基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型


01

02

03

04


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)


r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化(下):https://developer.aliyun.com/article/1495338

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
153 4
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
100 13
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
|
1月前
|
算法
基于模糊PI控制算法的龙格库塔CSTR模型控制系统simulink建模与仿真
本项目基于MATLAB2022a,采用模糊PI控制算法结合龙格-库塔方法,对CSTR模型进行Simulink建模与仿真。通过模糊控制处理误差及变化率,实现精确控制。核心在于将模糊逻辑与经典数值方法融合,提升系统性能。
|
1月前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
116 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
4月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
R语言从数据到决策:R语言在商业分析中的实践
【9月更文挑战第1天】R语言在商业分析中的应用广泛而深入,从数据收集、预处理、分析到预测模型构建和决策支持,R语言都提供了强大的工具和功能。通过学习和掌握R语言在商业分析中的实践应用,我们可以更好地利用数据驱动企业决策,提升企业的竞争力和盈利能力。未来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,R语言在商业分析领域的应用将更加广泛和深入,为企业带来更多的机遇和挑战。
|
3月前
|
数据挖掘 C语言 C++
R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法,广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例,帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
67 3
|
8月前
|
数据可视化 数据挖掘 API
【R语言实战】聚类分析及可视化
【R语言实战】聚类分析及可视化
|
8月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为2
R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为
|
4月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言在金融数据分析中的深度应用:探索数据背后的市场智慧
【9月更文挑战第1天】R语言在金融数据分析中展现出了强大的功能和广泛的应用前景。通过丰富的数据处理函数、强大的统计分析功能和优秀的可视化效果,R语言能够帮助金融机构深入挖掘数据价值,洞察市场动态。未来,随着金融数据的不断积累和技术的不断进步,R语言在金融数据分析中的应用将更加广泛和深入。