EM实例

junjun

2016年2月9日

实例一、对鸢尾花数据做EM聚类分析

#1、加载数据
data(iris)#2、聚类
library(mclust)
## Package 'mclust' version 5.1
## Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.
model_mclust <- Mclust(iris[, 1:4])#3、模型评估
summary(model_mclust)
## ----------------------------------------------------
## 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
#默认的情况下分成了两类#4、手动指定分类为3类
model_mclust <- Mclust(iris[, 1:4], G=3)
table(iris$Species, model_mclust$classification)
##
##               1  2  3
##   setosa     50  0  0
##   versicolor  0 45  5
##   virginica   0  0 50
summary(model_mclust)
## ----------------------------------------------------
## Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
## ----------------------------------------------------
##
## Mclust VEV (ellipsoidal, equal shape) model with 3 components:
##
##  log.likelihood   n df       BIC       ICL
##       -186.0736 150 38 -562.5514 -566.4577
##
## Clustering table:
##  1  2  3
## 50 45 55
#分成了三类#4、绘制聚类图
library(fpc)
plotcluster(iris[, 1:4], model_mclust$classification)

实例二、对geyser（美国黄石公园不老泉）数据做EM聚类分析

数据集geyser (package MASS)记录了它在1985年8月1日到8月15日300次喷发的299个间隔时间

#1、加载数据
library(MASS)
data(geyser)#2、聚类
model_mclust <- Mclust(geyser)#3、模型评估
summary(model_mclust)
## ----------------------------------------------------
## Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
## ----------------------------------------------------
##
## Mclust VVI (diagonal, varying volume and shape) model with 4 components:
##
##  log.likelihood   n df       BIC       ICL
##        -1330.12 299 19 -2768.548 -2797.933
##
## Clustering table:
##  1  2  3  4
## 17 90 94 98
#分成了4类#4、绘制聚类图:生成4幅图
plot(model_mclust)

1
## [1] 1
2
## [1] 2
3
## [1] 3
4
## [1] 4
0
## [1] 0
#5、BIC基于模型的聚类
geyser.bic <- mclustBIC(geyser)
summary(geyser.bic)
## Best BIC values:
##              VVI,4        VVE,4       VVV,4
## BIC      -2768.548 -2771.952690 -2786.69691
## BIC diff     0.000    -3.405101   -18.14932
#查看聚类结果的细节
model_mclust$classification
##   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17  18
##   2   3   4   2   2   3   4   2   3   4   3   4   3   4   2   3   4   3
##  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36
##   4   2   3   4   3   4   3   4   1   2   2   2   2   2   3   4   1   4
##  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50  51  52  53  54
##   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   1   4   3   4
##  55  56  57  58  59  60  61  62  63  64  65  66  67  68  69  70  71  72
##   3   4   2   1   2   2   3   4   3   4   3   4   3   4   2   3   4   3
##  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90
##   4   2   2   3   4   2   2   2   2   3   4   1   2   3   4   3   4   3
##  91  92  93  94  95  96  97  98  99 100 101 102 103 104 105 106 107 108
##   4   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   3
## 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126
##   4   1   4   2   3   4   3   4   3   4   3   4   3   4   2   2   3   4
## 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144
##   2   2   2   2   2   2   1   4   2   2   2   2   3   4   2   2   2   2
## 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162
##   2   2   3   4   1   4   3   4   3   4   3   4   3   2   2   2   2   2
## 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180
##   2   3   4   3   4   3   4   1   4   1   2   3   4   1   4   3   4   2
## 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198
##   3   4   3   4   2   2   2   3   4   3   4   3   4   3   4   1   2   3
## 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216
##   4   3   4   3   4   2   3   2   2   1   2   2   2   3   4   3   4   3
## 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234
##   4   1   2   2   3   4   2   2   2   2   2   2   3   4   3   4   3   4
## 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252
##   2   2   2   3   4   2   3   4   1   2   3   4   1   3   4   3   4   2
## 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270
##   2   3   4   3   4   2   2   2   2   3   4   2   2   3   4   3   4   1
## 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288
##   4   2   3   4   3   4   2   2   2   2   2   2   2   3   2   3   4   3
## 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299
##   4   3   4   3   4   3   4   3   4   2   3
#给出每个观测所在的类标签
model_mclust$z
##             [,1]         [,2]          [,3]         [,4]
## 1   1.712371e-02 9.828523e-01  4.154428e-56 2.395413e-05
## 2   1.908623e-01 5.496943e-12  8.091377e-01 1.081293e-10
## 3   4.911885e-06 9.963692e-03  3.344533e-58 9.900314e-01
## 4   1.845617e-02 9.815206e-01  3.244363e-55 2.320322e-05
## 5   1.102021e-02 9.880503e-01  1.828868e-55 9.295152e-04
## 6   5.261056e-02 1.087875e-14  9.473894e-01 1.362518e-14
## 7   6.989256e-06 1.825241e-02  1.008410e-79 9.817406e-01
## 8   1.230018e-02 9.876994e-01  8.601935e-71 4.533391e-07
## 9   6.553451e-02 3.515315e-14  9.344655e-01 3.121264e-14
## 10  8.170111e-08 1.562112e-04 3.242660e-111 9.998437e-01
## 11  3.860532e-02 3.793539e-17  9.613947e-01 1.468125e-17
## 12  8.989668e-10 2.849915e-08 1.438044e-161 1.000000e+00
## 13  1.486325e-01 8.621923e-20  8.513675e-01 7.742337e-22
## 14  1.601203e-08 4.101444e-05 3.481180e-114 9.999590e-01
## 15  1.358571e-02 9.864143e-01  1.540006e-76 2.467728e-08
## 16  5.678594e-02 1.645633e-17  9.432141e-01 4.859862e-15
## 17  2.760516e-06 4.512288e-03  2.567474e-98 9.954850e-01
## 18  4.405887e-02 5.325086e-15  9.559411e-01 7.095595e-17
## 19  1.271607e-04 6.123782e-02 1.898875e-101 9.386350e-01
## 20  1.059042e-02 9.894010e-01  3.930266e-67 8.585709e-06
## 21  3.042791e-02 1.815138e-16  9.695721e-01 3.222085e-18
## 22  1.449813e-08 1.962650e-05 1.328421e-121 9.999804e-01
## 23  3.909575e-02 4.144546e-15  9.609043e-01 1.137650e-17
## 24  1.081799e-05 1.753770e-02  6.372394e-58 9.824515e-01
## 25  5.109434e-02 8.624726e-15  9.489057e-01 2.454841e-15
## 26  4.911885e-06 9.963692e-03  3.344533e-58 9.900314e-01
## 27  9.999634e-01 3.657856e-05  6.845342e-10 1.241873e-11
## 28  1.131787e-03 6.225411e-01  4.294530e-85 3.763271e-01
## 29  9.329885e-03 9.901529e-01  5.094989e-59 5.172611e-04
## 30  8.664914e-02 9.132763e-01  5.591223e-41 7.452542e-05
## 31  2.788108e-01 7.199974e-01  4.637450e-32 1.191744e-03
## 32  1.130841e-02 9.886895e-01  5.834570e-82 2.133147e-06
## 33  4.355938e-01 4.365329e-11  5.644062e-01 2.809224e-11
## 34  1.034665e-04 2.328839e-02 3.328805e-112 9.766081e-01
## 35  9.999799e-01 8.411069e-07  1.923760e-05 1.259670e-08
## 36  4.413944e-06 1.260288e-02  2.694606e-66 9.873927e-01
## 37  1.934864e-01 3.982656e-12  8.065136e-01 1.103555e-17
## 38  8.119853e-10 9.754007e-06 5.066399e-108 9.999902e-01
## 39  2.688145e-02 1.782432e-17  9.731186e-01 6.030311e-20
## 40  2.546083e-10 9.600512e-06  5.351581e-97 9.999904e-01
## 41  4.014167e-01 4.508976e-11  5.985833e-01 1.239313e-17
## 42  2.047060e-07 1.413377e-03  1.919387e-66 9.985864e-01
## 43  3.640595e-02 3.647081e-15  9.635941e-01 4.488292e-18
## 44  2.087966e-07 1.102223e-03  2.744737e-59 9.988976e-01
## 45  5.203978e-02 9.693381e-15  9.479602e-01 5.811293e-15
## 46  9.516096e-08 6.476579e-04  1.503661e-59 9.993522e-01
## 47  3.220842e-02 1.245870e-16  9.677916e-01 5.837228e-18
## 48  1.172433e-05 2.802541e-02  1.411329e-72 9.719629e-01
## 49  6.553571e-02 6.596821e-14  9.344643e-01 1.547203e-17
## 50  8.576818e-10 3.094477e-05  5.621461e-88 9.999691e-01
## 51  9.991775e-01 6.103971e-08  8.224774e-04 9.570699e-11
## 52  5.162328e-05 5.442228e-02  2.329855e-57 9.455261e-01
## 53  2.249562e-02 1.581738e-18  9.775044e-01 1.788413e-22
## 54  1.437598e-11 3.067372e-06  5.495979e-81 9.999969e-01
## 55  1.840078e-01 2.584630e-12  8.159922e-01 4.474732e-17
## 56  4.775574e-06 1.180618e-02  4.380298e-86 9.881890e-01
## 57  4.583675e-02 9.541624e-01  6.579568e-49 8.656522e-07
## 58  6.011036e-01 3.725396e-01  8.510565e-25 2.635675e-02
## 59  5.003802e-02 9.485558e-01  5.814324e-42 1.406171e-03
## 60  6.451900e-03 9.784161e-01  1.177121e-55 1.513199e-02
## 61  8.102088e-04 2.479603e-17  9.991898e-01 1.413567e-28
## 62  6.656613e-10 1.803876e-07 3.333923e-146 9.999998e-01
## 63  5.261056e-02 1.087875e-14  9.473894e-01 1.362518e-14
## 64  4.911885e-06 9.963692e-03  3.344533e-58 9.900314e-01
## 65  4.979382e-02 7.662663e-15  9.502062e-01 1.027033e-15
## 66  1.104099e-04 9.470874e-02  4.413160e-57 9.051808e-01
## 67  4.624052e-02 6.021259e-15  9.537595e-01 1.746160e-16
## 68  4.191823e-09 8.368417e-05  1.495252e-60 9.999163e-01
## 69  4.034894e-01 5.965050e-01  1.578144e-32 5.579660e-06
## 70  2.437649e-01 8.349853e-12  7.562351e-01 3.517368e-11
## 71  2.198517e-05 3.545315e-02  1.399668e-86 9.645249e-01
## 72  5.663984e-02 1.542470e-14  9.433602e-01 3.693414e-15
## 73  1.864374e-07 1.352552e-03  2.129636e-67 9.986473e-01
## 74  9.302494e-03 9.906597e-01  2.790531e-66 3.776261e-05
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## 218 9.999099e-01 1.989830e-07  8.994551e-05 8.765469e-12
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## 222 2.990476e-09 8.459797e-05  2.293825e-80 9.999154e-01
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## 250 4.174485e-02 5.413838e-17  9.582552e-01 2.006521e-16
## 251 2.871357e-07 1.052438e-03  9.069106e-96 9.989473e-01
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## 253 3.373687e-03 9.822101e-01  1.450731e-69 1.441626e-02
## 254 3.182232e-02 5.126446e-16  9.681777e-01 6.321435e-18
## 255 6.022516e-11 4.664757e-07 1.246921e-124 9.999995e-01
## 256 3.534486e-02 1.517188e-15  9.646551e-01 1.308440e-17
## 257 9.308866e-07 4.465344e-03  1.924791e-75 9.955337e-01
## 258 1.494656e-02 9.850533e-01  6.749564e-66 1.533128e-07
## 259 1.116784e-03 5.832952e-01  3.117560e-87 4.155880e-01
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## 261 6.080502e-03 9.850671e-01  4.680817e-92 8.852391e-03
## 262 5.103028e-02 1.701332e-14  9.489697e-01 3.740050e-13
## 263 2.087966e-07 1.102223e-03  2.744737e-59 9.988976e-01
## 264 2.173875e-02 9.782562e-01  4.130437e-55 5.003727e-06
## 265 5.294032e-02 9.470597e-01  4.265000e-50 5.242067e-10
## 266 5.261056e-02 1.087875e-14  9.473894e-01 1.362518e-14
## 267 3.836632e-08 3.629503e-04  7.545862e-89 9.996370e-01
## 268 1.059019e-02 2.073642e-18  9.894098e-01 4.848999e-24
## 269 4.191823e-09 8.368417e-05  1.495252e-60 9.999163e-01
## 270 9.999929e-01 7.075503e-06  5.080794e-08 1.674725e-12
## 271 2.623841e-05 1.830247e-02 4.729213e-102 9.816713e-01
## 272 2.928510e-02 9.707139e-01  3.108797e-53 9.831744e-07
## 273 4.228050e-02 2.278856e-15  9.577195e-01 1.003477e-14
## 274 8.593367e-06 1.982998e-03 2.548728e-119 9.980084e-01
## 275 3.371679e-02 4.733400e-17  9.662832e-01 3.225154e-18
## 276 7.650043e-10 7.838944e-06 2.131911e-110 9.999922e-01
## 277 2.657071e-02 9.734288e-01  6.015880e-55 4.712810e-07
## 278 1.529560e-02 9.846003e-01  2.566650e-55 1.041122e-04
## 279 1.529560e-02 9.846003e-01  2.566650e-55 1.041122e-04
## 280 2.009059e-02 9.798986e-01  3.657372e-55 1.081939e-05
## 281 1.529560e-02 9.846003e-01  2.566650e-55 1.041122e-04
## 282 1.237003e-02 9.871781e-01  2.044415e-55 4.518714e-04
## 283 9.753465e-03 9.883512e-01  1.638105e-55 1.895366e-03
## 284 4.816491e-02 6.797757e-15  9.518351e-01 4.255428e-16
## 285 2.091164e-03 6.998577e-01  5.121169e-56 2.980511e-01
## 286 3.182232e-02 5.126446e-16  9.681777e-01 6.321435e-18
## 287 6.784500e-10 3.295928e-05  7.861014e-80 9.999670e-01
## 288 5.135119e-02 1.419417e-19  9.486488e-01 2.290029e-23
## 289 7.881744e-11 2.180057e-06 9.381515e-109 9.999978e-01
## 290 2.683201e-02 5.964256e-16  9.731680e-01 5.538056e-19
## 291 2.120256e-09 2.739220e-05 6.186260e-102 9.999726e-01
## 292 3.985077e-02 1.059596e-15  9.601492e-01 1.289921e-15
## 293 5.232289e-08 5.312982e-04  1.687280e-83 9.994686e-01
## 294 1.140570e-01 4.538949e-13  8.859430e-01 6.534535e-17
## 295 5.673011e-08 5.467823e-04  3.840710e-64 9.994532e-01
## 296 6.460446e-02 4.547448e-14  9.353955e-01 6.316094e-17
## 297 1.081799e-05 1.753770e-02  6.372394e-58 9.824515e-01
## 298 3.079230e-02 9.692077e-01  8.913354e-55 4.126135e-08
## 299 5.109434e-02 8.624726e-15  9.489057e-01 2.454841e-15
#6、手动指定聚类个数
model_mclust2 <- Mclust(geyser, G=2)
summary(model_mclust2, parameters=T)
## ----------------------------------------------------
## Gaussian finite mixture model fitted by EM algorithm
## ----------------------------------------------------
##
## Mclust VVE (ellipsoidal, equal orientation) model with 2 components:
##
##  log.likelihood   n df       BIC       ICL
##       -1404.049 299 10 -2865.102 -2869.098
##
## Clustering table:
##   1   2
## 104 195
##
## Mixing probabilities:
##         1         2
## 0.3466742 0.6533258
##
## Means:
##              [,1]      [,2]
## waiting  83.17384 66.552028
## duration  1.96897  4.252431
##
## Variances:
## [,,1]
##             waiting    duration
## waiting  43.7862624 -0.56757440
## duration -0.5675744  0.07615526
## [,,2]
##             waiting   duration
## waiting  175.317237 -2.2743659
## duration  -2.274366  0.1635021

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