一元高斯混合模型

R 中的混合模型

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

gender %>% head()

  Gender   Height   Weight        BMI
1   Male 73.84702 241.8936 0.04435662
2   Male 68.78190 162.3105 0.03430822
3   Male 74.11011 212.7409 0.03873433
4   Male 71.73098 220.0425 0.04276545
5   Male 69.88180 206.3498 0.04225479
6   Male 67.25302 152.2122 0.03365316

gender %>% select(-Gender) %>% head()

    Height   Weight        BMI
1 73.84702 241.8936 0.04435662
2 68.78190 162.3105 0.03430822
3 74.11011 212.7409 0.03873433
4 71.73098 220.0425 0.04276545
5 69.88180 206.3498 0.04225479
6 67.25302 152.2122 0.03365316
R 中的混合模型

用混合模型建模

  1. 采用哪种概率分布？
  2. 需要考虑多少个子群体？
  3. 参数是什么，如何估计？
R 中的混合模型
head(gender %>% select(-Gender))

    Height   Weight        BMI
1 73.84702 241.8936 0.04435662
2 68.78190 162.3105 0.03430822
3 74.11011 212.7409 0.03873433
4 71.73098 220.0425 0.04276545
5 69.88180 206.3498 0.04225479
6 67.25302 152.2122 0.03365316

head(gender %>% select(Weight))

    Weight
1 241.8936
2 162.3105
3 212.7409
4 220.0425
5 206.3498
6 152.2122
R 中的混合模型
gender %>% 
  ggplot(aes(x = Weight)) + geom_histogram(bins = 100)

R 中的混合模型

选择哪种分布？

直方图

高斯分布

R 中的混合模型

有多少个簇？

R 中的混合模型

哪些参数，如何估计？

哪些参数？

  • 两个均值
  • 两个标准差
  • 两个比例

如何估计？

  • flexmix 中的 EM 算法

R 中的混合模型

Let's practice!

R 中的混合模型

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