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予測を行うために、混合モデルを時系列に適合させようとしています (モデル、モデルarima、etsおよびstlfモデルの平均化)。

これを処理できる R パッケージはありますか?

混合モデルを処理できる多くのパッケージを見つけることができましたが、それらには予測が含まれていません。

そのようなパッケージがない場合、予測間隔を計算する良い方法はありますか (予測自体は単に平均値になります)。

ありがとう！

バイナリ イメージのクラスタリングに GMM(ガウス混合モデル) を使用し、バイナリ イメージ自体にクラスタ重心をプロットしたいと考えています。

これを参照として使用しています: http://in.mathworks.com/help/stats/gaussian-mixture-models.html

これは私の初期コードです

しかし、問題は、GMM から受け取ったクラスター重心をプライマリ バイナリ イメージにプロットできないことです。これを行うにはどうすればよいですか?

**今、シーケンスに10個のそのような画像があり、それらの平均位置の情報を2つのセル配列に保存したい場合、どうすればよいですか.これは私の新しい質問に対する私のコードです**

セグメント化された 10 個の画像を取得できますが、セル配列 xc および xb に保存されている平均値はありません。平均値の代わりに [] のみを保存しています。

大きなデータセットがあります (データ全体をメモリに収めることができません)。このデータセットに GMM を当てはめたいと思います。

データのミニバッチでGMM.fit()( ) を繰り返し使用できますか??sklearn.mixture.GMM

index.html ファイルがある images/ フォルダなど、html ファイルのそれぞれのサブディレクトリに保存されている画像をロードしたいと考えています。

このタグで画像を表示しようとしたとき

これは、プロジェクトを html にクレートすると機能しますが、ローカル ビューでは機能しません。

私はばかげた間違いをしていますか？

トゥイーディー (または複合ポアソンガンマ) 分布の有限混合を推定しようとしています。これを行う方法に関するリソースを見つけることなく、考えられるリソースを精査しました。

現在、R でflexmixパッケージを使用して、 12 ～ 14 ページのflexmixビネットで概説されているように、別の M ステップ ドライバーを作成しようとしています。cplmパッケージに依存する私のコードは次のとおりです。

ただし、これにより次のエラーが発生します。

dtweedie(y, xi = p, mu = mu, phi = phi) のエラー: 非適合配列でのバイナリ演算

tweedie ディストリビューションの有限混合を実行または見た人はいますか? flexmixなどを使用して、これを達成するための正しい方向を教えてもらえますか?

ガウス混合モデルの等高線を散布図に視覚化しようとしていますが、適切に表示されません。最初は点が重なっていると思っていましたが、最初に線を描いてから散布点をプロットしても問題は解決しません。

プロットを生成する私のコード:

それはどのように見えるかです: 等高線のカットに注意してください

私は現在、混合モデルパッケージEMMIXskewを使用しており、データ（数値ベクトル）にスキューt分布を当てはめました。パッケージにはいくつかの密度関数ddmstがありますが、このパッケージには確率密度関数が含まれていないので、必要です!

私ができると思ったのは、

1. snpackage withのように、skew-t分布のpdfを提供する他のパッケージを使用しますpstが、問題は、この分布がskew-t分布の定義が異なることです、または
2. integrateonを使用できましddmstたが、今のところ機能しません。

私は何かを試しました

また、パラメーターを使用してデータの 3 モダリティを想定した場合

このエラーが発生します

Error in ddmix(dat, n, p, 1, "mst", mean, cov, nu, del) : dat does not match n and p.

何を間違えたのか本当にわかりません！