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R語言基于模型的聚類方法處理
2018-01-18
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R語言基于模型的聚類方法處理

說明

與使用啟發(fā)式方法而非依賴某個形式化模型的層次聚類和K均值聚類不同,基于模型的聚類算法假設存在多種數(shù)據(jù)模型,并使用EM算法來判斷可能性最大的數(shù)據(jù)模型作為對數(shù)據(jù)處理進行聚簇處理的依據(jù)。
操作
使用customer數(shù)據(jù)庫

mb = Mclust(customer)
fitting ...
  |==============================================================================================================================| 100%
> plot(mb)
Model-based clustering plots:

1: BIC
2: classification
3: uncertainty
4: density

Selection:
選擇“1”得到不同成分的BIC值:

選擇“2”顯示不同特征值的分類結果:

選擇“3”,顯示根據(jù)不同特征組合的分類不確定性:

選擇4,得到不同的密度估計值

密度估計值
選擇0,退出繪圖菜單。
最后,使用summary函數(shù)獲得似然性最大的模型以及聚簇的個數(shù):

summary(mb)
----------------------------------------------------
Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
----------------------------------------------------

Mclust VII (spherical, varying volume) model with 5 components:

 log.likelihood  n df       BIC       ICL
      -218.6891 60 29 -556.1142 -557.2812

Clustering table:
 1  2  3  4  5
11  8 17 14 10
原理

基于模型的聚類算法沒有采用啟發(fā)方法來構建簇,而是采用基于概率的方法,算法假設樣例數(shù)據(jù)分布服從某個未知的概率分布,并試圖從數(shù)據(jù)找出這個分布。有限混合模型是一類常見基于模型的方法,單個模型被分配一個線性權重再組合得到模型的結果,因而有限混合模型能夠提供一個靈活的模型框架來解釋數(shù)據(jù)分布概率。
假設數(shù)據(jù)y = (y1,y2,…,yn)包括n個獨立多元觀測值,G是模型成分的個數(shù),有限混合模型似然公式:

其中f(k)與O(k)是混合模型中第k個模型的密度與參數(shù),T(K)是觀測樣本屬于第K個模型的概率。
基于模型的聚類算法處理過程可以分成以下幾個步驟:
1.算法確定好模型的數(shù)量以及概率分布類型
2.構建一個有限混合模型并計算每個模型類別的后驗概率
3,最后將樣本觀測值分配到概率最大的類別中
本節(jié)展示了如何使用基于模型的聚類算法完成數(shù)據(jù)的劃分。由BIC圖我們可以知道模型的BIC值,通過這個值我們可以選擇簇的個數(shù),分類結果示意圖和分類不確定性示意圖分別展示了根據(jù)不同的維度組合得到的組合得到的簇結果和分類不確定性。密度圖顯示了密度估計值的等高線圖。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }