[炊飯用土鍋が壊れた]
ぱかっと．
炊飯中でなくて良かった．
当家には炊飯器がないので
……
しばらくは Brico 鋳鉄 & ホーロー鍋で
炊飯しようかな
……
library(flexmix)
で多変量混合分布モデルを扱えるのだが
……
できあいの関数ではできないのかな?
library(flexmix)
の「ふれっくす」たる確率分布を自分で定義する，
というハナシが乗っていて，
最後に「まあ，こういうことやらなくても library(mclust)
使えばいいけどね」
といったことが書かれてた．
> fit <- mclustModel(m, mclustBIC(m))
> mclust2Dplot(m, parameters = fit$parameters, z = fit$z, what = "classfication", identify = TRUE)
> points(m, col = c("#ff4000", "#0000ff")[apply(fit$z, 1, function(x) ifelse(x[1] > x[2], 1, 2))])
library(mclust)
からはすたこらさっさと逃げ出してしまったんだけど
……
じつはこれは当該 package に問題があるのではなく，
私のデータの与えかたがめちゃくちゃだった，
とあとになって気づいた．
放置ぎょーむ，
剣呑剣呑．
library(flexmix)
でも特に何の工夫も必要なく，
多変量正規混合分布が扱える，
とわかってきた．
たとえばこんなかんぢで．
> wdR <- flexmix(mwd ~ 1, k = 2, model = FLXmclust(diagonal = FALSE)) > plotEll(wdR, mwd) # library(ellipse) が必要 !!!
model
指定を FLXMCmvnorm(diagonal = FALSE)
に変えても同じ．
example(FLXmclust)
みたいに
control
を指定すると結果が変わるな
……
> wdR <- flexmix(mwd ~ 1, k = 2, model = FLXmclust(diagonal = FALSE), + control = list(minprior=0)) > plotEll(wdR, mwd) # library(ellipse) が必要 !!!
> ?"FLXcontrol-class"
... (略)...
'minprior': Minimum prior probability of clusters, components
falling below this threshold are removed during the
iteration.
... (略)...
> new("FLXcontrol")
An object of class “FLXcontrol”
Slot "iter.max":
[1] 200
Slot "minprior":
[1] 0.05
Slot "tolerance":
[1] 1e-06
Slot "verbose":
[1] 0
Slot "classify":
[1] "auto"
Slot "nrep":
[1] 1