共计 554 个字符，预计需要花费 2 分钟才能阅读完成。
今天就跟大家聊聊有关如何理解 R 语言聚类算法中的期望最大化聚类，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，丸趣 TV 小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
1. 原理解析:
它将数据集看作一个含有隐性变量的概率模型, 并以实现模型最优化, 即获取与数据本身性质最契合的聚类方式为目的, 通过”反复估计”模型参数找到最优解, 同时给出相应的最优类别 k. 而”反复估计”的过程即是 EM 算法的精华所在, 这一过程由 E -step(Expectation) 和 M -step(Maximization) 两个步骤交替进行来实现。
2. 在 R 语言中的应用
期望最大化聚类主要运用到了 mclust 包里的 Mclust 函数。
Mclust(data,G=NULL,modelNames=NULL,prior=NULL,control=emControl(),initialization=NULL,warn=FALSE,…)
3. 以 iris 数据集为例进行分析
1) 应用模型并查看模型的相应参数
fit_EM=Mclust(iris[,-5])
fit_EM[1:length(fit_EM)]
看完上述内容，你们对如何理解 R 语言聚类算法中的期望最大化聚类有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注丸趣 TV 行业资讯频道，感谢大家的支持。
正文完
