模型聚类
- mclust::Mclust
- RWeka::Cobweb
mclust::Mclust
EM算法也称为期望最大化算法，在是使用该算法聚类时，将数据集看作一个有隐形变量的概率模型，并实现模型最优化，即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的，通过‘反复估计’模型参数找出最优解，同时给出相应的最有类别级数k
所需程序安装包
install.packages("mclust")
函数示例代码
> library(mclust) > EM<-Mclust(iris[,-5]) > summary(EM,parameters=T) ---------------------------------------------------- Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm ---------------------------------------------------- Mclust VEV (ellipsoidal, equal shape) model with 2 components: log.likelihood n df BIC ICL -215.726 150 26 -561.7285 -561.7289 Clustering table: 1 2
50 100 Mixing probabilities: 1 2
0.333332 0.666668 Means: [,1] [,2] Sepal.Length 5.0060021 6.261996 Sepal.Width 3.4280046 2.871999 Petal.Length 1.4620006 4.905993 Petal.Width 0.2459998 1.675997
可以看到最优类别级数为2，各类分别含有50，100，
mclust::plot.Mclust(EM,what = "classification")
mclust::plot.Mclust(EM,what = "density")
RWeka::Cobweb
COBWEB是一种流行的简增量概念聚类算法。它以一个分类树的形式创建层次聚类，每个节点对应一个概念，包含该概念的一个概率描述，概述被分在该节点下的对象。使得该函数，需要安装RWeka包，在安装的过程中，可能出现如下的异常
** R ** inst ** preparing package for lazy loading Error : .onLoad failed in loadNamespace() for 'rJava', details: call: fun(libname, pkgname) error: JAVA_HOME cannot be determined from the Registry ERROR: lazy loading failed for package 'RWeka'
* removing 'C:/Users/zhushy/Documents/R/win-library/3.2/RWeka'
安装jre, 参考资料： http://blog.csdn.net/afei__/article/details/51464783
RWeka包未安装成功，示例代码未验证，待确认
library(RWeka) dcom=iris[,-5] c1<-Cobweb(dcom) c1 c1$class_ids table(predict(c1),dcom$clas)
参考资料：