【原创】R语言实现有限混合模型建模数据分析报告论文(附代码数据)

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R语言实现有限混合模型建模分析
介绍
有限混合模型在应用于数据时非常有用，其中观察来自不同的群体，并且群体隶属关系未知。

模拟数据
首先，我们将模拟一些数据。

让我们模拟两个正态分布 - 一个平均值为0，另一个平均值为50，两者的标准差为5。

m1<-0
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m2<-50
sd1<-sd2<-5
N1<-100
N2<-10
a<-rnorm(n=N1,mean=m1,sd=sd1)
b<-rnorm(n=N2,mean=m2,sd=sd2)
现在让我们将数据“混合”在一起......
x<-c(a,b)
class<-c(rep('a',N1),rep('b',N2))
data<-data.frame(cbind(x=as.numeric(x),class=as.factor(class)))
library("ggplot2")
p<-ggplot(data,aes(x=x))+
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geom_histogram(aes(x,..density..),binwidth=1,colour="black",fill ="white")+
geom_vline(xintercept=m1,col="red",size=2)+
geom_vline(xintercept=m2,col="blue",size=2)
p
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...看看我们是否可以将我们的新混合物建模为两个高斯过程。

我们希望能够适应两位高斯并恢复我们的初始参数。

set.seed(0)
library(flexmix)
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mo1<-FLXMRglm(family="gaussian")
mo2<-FLXMRglm(family="gaussian")
flexfit<-flexmix(x~1,data=data,k=2,model=list(mo1,mo2))那我们怎么办？看起来我们完美地完成了课堂作业。

print(table(clusters(flexfit),data$class))
##
## 1 2
## 1 100 0
## 2 0 10
参数怎么样？
c1<-parameters(flexfit,component=1)[[1]]
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c2<-parameters(flexfit,component=2)[[1]]
cat('pred:',c1[1],'\n')
cat('true:',m1,'\n\n')
cat('pred:',c1[2],'\n')
cat('true:',sd1,'\n\n')
cat('pred:',c2[1],'\n')
cat('true:',m2,'\n\n')
cat('pred:',c2[2],'\n')
cat('true:',sd2,'\n\n')
## pred: -0.5613484
## true: 0
##
## pred: 4.799484。