問題タブ [mclust]

データセット内のクラスターを見つけるためにガウス混合モデリングを実行していました。最初に sklearn の Gaussian Mixture クラスを使用し、BIC によると 3 つのクラスターが最適な数であることがわかりました。

次に、次のようにRでこれを再確認したかった：

ただし、R では、mclust は VEE モデルで 13 個のクラスターを言いました。違いはどこで生じたのですか？この回答min_covar=0.0000001に記載されているようにGMM を設定しようとしましたが、そのドキュメントはサポートされなくなりました。私の考えでは、それはいくつかの小さなスケーリングの違いまたは. sklearn でチューニングすることをお勧めしますか? mclustの VVV モデルに似ていますか?covariance_typeconvariance_typecovariance_type='full'

mclust パッケージを使用して、R で潜在クラス分析を行っています。最適なモデルまたは最適なクラス数を選択するために BIC にコードを提供しましたが、同じコードを再実行するたびに一貫性のない出力が得られるため、ソリューションが再現できないことに気付きました。たとえば、以下に示すように、最初にコードを実行すると、最適なモデルとして 7 つのクラスを持つ VVV モデルが生成されます。その他の最適適合モデルの候補には、VVV,6 および EVE, 8 が含まれます (以下を参照)。

同じコードをもう一度実行してみましたが、以下に報告されているように、EVE,9、EVE,8、および EVI,9 など、さまざまな最適なモデルが提案されます。

私の質問は、この問題を解決して結果の再現性を可能にする方法についてです。これについて何か助けていただければ幸いです。