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r - R の MClust パッケージは、別のコンピューター/R スタジオで同じコードを再現しません
Rのバージョン/コンピューターを変更すると、RのMClustを使用した潜在クラス分析で同じクラスにならないという問題が発生した人はいますか?
私のコードは私のラップトップで動作し、各サンプルのクラスごとに同じ人数を提供しますが、R Studio の別のバージョンの別のサーバーで同じコードを実行すると、そのサーバー内で同じままであるにもかかわらず、数が変わります/ R.
私が使う：Mclust(LPAdata,G=3, initialization=list(hcPairs=hc(LPAdata, modelNames="EEI")))
set.seed(123) は同じ R スタジオ内のクラスの数を修正しなかったので、使用しませんでした。別の R スタジオで再現性を確保する別の方法はありますか?
r - R Mclust(data, G = 1) は、1 つの変数が「一定すぎる」場合に奇妙なシグマ出力を与えますか?
MClust(, G = 1) を使用して、単一の正規分布を仮定して、値の Mu と Covariance を推定しようとしています。ほとんどの場合、問題なく動作すると思います。しかし、変数の 1 つが繰り返される定数 (たとえば、すべて 0、すべて 5 など) で構成されている場合、それは私には理解できない方法で共分散に影響を与えます。
たとえば、次のコードでは、列 D を導入すると、何らかの理由ですべてが等しくなるように Sigma が変更されます。D の 1 つの値を変更すると、より多くの期待値に戻ります。行数によっては、複数のサンプルを変更する必要がある場合があります。
これには理由や説明がありますか？私はそれをよりよく理解しようとしているので、変数の1つがたまたま「一定」である場合にそれを回避する方法を予測できます. 予測可能な場合は、いくつかのロジックを使用して変数を手動で削除し、単変量として分析して元に戻すことができます。
テストデモ:
3 つの典型的な変数を使用します。
出力:
「あまりにも一定」の変数を追加する:
出力:
「一定すぎる」変数をわずかに変更する:
出力: