R语言flexmix包 stepFlexmix函数使用说明 返回R语言flexmix包函数列表 功能作用概述: 对不同数量的组件重复运行flexmix，并返回每个组件的最大似然解。 语法用法： initFlexmix(…, k, init = list(), control = list(), nrep = 3L, verbose = TRUE, drop = TRUE, unique = FALSE) initMethod(name = c(“tol.em”, “cem.em”, “sem.em”), step1 = list(tolerance = 10^-2), step2 = list(), control = list(), nrep = 3L) stepFlexmix(…, k = NULL, nrep = 3, verbose = TRUE, drop = TRUE, unique = FALSE) ## S4 method for signature ‘stepFlexmix,missing’ plot(x, y, what = c(“AIC”, “BIC”, “ICL”), xlab = NULL, ylab = NULL, legend = “topright”, …) ## S4 method for signature ‘stepFlexmix’ getModel(object, which = “BIC”) ## S4 method for signature ‘stepFlexmix’ unique(x, incomparables = FALSE, …) 参数说明： … : 传递给flexmix（或plot方法中的matplot）。 k : 依次传递给flexmix的k参数的整数向量。 init : 类“initMethod”或命名列表的对象，其中initMethod作为控制参数之外的参数被调用。 name : 一个字符串指示应该采用哪种初始化策略：EM的短运行后跟一个长（“托尔姆“），短期CEM，然后是长期EM（”cem.em公司“），短期扫描电镜，然后是长期扫描电镜（”扫描电镜”). step1 : 与controlargument结合的命名列表可强制为“FLXcontrol”对象。此控制设置用于短期运行。 step2 : 与controlargument结合的命名列表可强制为“FLXcontrol”对象。此控制设置用于长期运行。 control : 与step1或step2参数组合的命名列表可强制为“FLXcontrol”对象。 nrep : 对于k的每一个值，运行flexmixnrep次，只保留最大可能性的解。如果为长期运行设置了nrep，则忽略它，因为EM算法是确定的，使用在短期运行中发现的最佳解决方案进行初始化。 verbose : 如果为TRUE，则在计算过程中显示进度信息。 drop : 如果为TRUE且k的长度为1，则返回singleflexmix对象，而不是“stepFlexmix”对象。 unique : 如果为TRUE，则对结果调用unique（），请参见下文。 x, object : “stepFlexmix”类的对象。 y : 未使用。 what : 字符向量命名信息标准toplot。必须存在同名函数，这些函数以astepFlexmix对象作为输入，并返回一个数字向量，如EAIC、stepFlexmix方法（参见下面的示例）。 xlab,ylab : 图形参数。 legend : 如果不为FALSE且包含多个素，则在指定位置放置图例，有关详细信息，请参见图例。 which : 要的模型数。如果是字符，则解释为一个信息标准的组件数或名称。 incomparables : 无法比较的值向量。目前，FALSE是唯一可能的值，这意味着可以比较所有值。 示例实例： data(“Nclus”, package = “flexmix”) ## try 2 times for k = 4 set.seed(511) ex1 < – initFlexmix(Nclus~1, k = 4, model = FLXMCmvnorm(diagonal = FALSE), nrep = 2) ex1 ## now 2 times each for k = 2:5, specify control parameter ex2 < – initFlexmix(Nclus~1, k = 2:5, model = FLXMCmvnorm(diagonal = FALSE), control = list(minprior = 0), nrep = 2) ex2 plot(ex2) ## get BIC values BIC(ex2) ## get smallest model getModel(ex2, which = 1) ## get model with 3 components getModel(ex2, which = “3”) ## get model with smallest ICL (here same as for AIC and BIC: true k = 4) getModel(ex2, which = “ICL”) ## now 1 time each for k = 2:5, with larger minimum prior ex3 < – initFlexmix(Nclus~1, k = 2:5, model = FLXMCmvnorm(diagonal = FALSE), control = list(minprior = 0.1), nrep = 1) ex3 ## keep only maximum likelihood solution for each unique number of ## fitted clusters: unique(ex3)
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