Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異,但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件,您將需要指定要返回哪些組件。
參數
- x
-
從
mclust::Mclust()
返回Mclust
對象。 - ...
-
附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意:拚寫錯誤的參數將被吸收到
...
中,並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值,則將使用默認值。例如,如果您傳遞conf.lvel = 0.9
,所有計算將使用conf.level = 0.95
進行。這裏有兩個異常:
也可以看看
其他 mclust 整理器:augment.Mclust()
值
帶有列的 tibble::tibble()
:
- proportion
-
各組分混合比例
- size
-
分配給簇的點數。
- mean
-
每個分量的平均值。對於 2+ 維模型,將為每個維度添加一個包含平均值的列。噪聲分量的 NA
- variance
-
對於一維和球形模型,每個分量的方差,否則省略。噪聲分量的 NA
- component
-
集群 ID 作為一個因子。
例子
# load library for models and data
library(mclust)
# load data manipulation libraries
library(dplyr)
library(tibble)
library(purrr)
library(tidyr)
set.seed(27)
centers <- tibble(
cluster = factor(1:3),
# number points in each cluster
num_points = c(100, 150, 50),
# x1 coordinate of cluster center
x1 = c(5, 0, -3),
# x2 coordinate of cluster center
x2 = c(-1, 1, -2)
)
points <- centers %>%
mutate(
x1 = map2(num_points, x1, rnorm),
x2 = map2(num_points, x2, rnorm)
) %>%
select(-num_points, -cluster) %>%
unnest(c(x1, x2))
# fit model
m <- Mclust(points)
# summarize model fit with tidiers
tidy(m)
#> # A tibble: 3 × 6
#> component size proportion variance mean.x1 mean.x2
#> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 101 0.335 1.12 5.01 -1.04
#> 2 2 150 0.503 1.12 0.0594 1.00
#> 3 3 49 0.161 1.12 -3.20 -2.06
augment(m, points)
#> # A tibble: 300 × 4
#> x1 x2 .class .uncertainty
#> <dbl> <dbl> <fct> <dbl>
#> 1 6.91 -2.74 1 3.98e-11
#> 2 6.14 -2.45 1 1.99e- 9
#> 3 4.24 -0.946 1 1.47e- 4
#> 4 3.54 0.287 1 2.94e- 2
#> 5 3.91 0.408 1 7.48e- 3
#> 6 5.30 -1.58 1 4.22e- 7
#> 7 5.01 -1.77 1 1.06e- 6
#> 8 6.16 -1.68 1 7.64e- 9
#> 9 7.13 -2.17 1 4.16e-11
#> 10 5.24 -2.42 1 1.16e- 7
#> # ℹ 290 more rows
glance(m)
#> # A tibble: 1 × 7
#> model G BIC logLik df hypvol nobs
#> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
#> 1 EII 3 -2402. -1175. 9 NA 300
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注:本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) Mclust object。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。