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## 应用四: 建构特徵 ####
# 用GMM,产出数值+类别型特徵
library(naniar)
data(iris)
any_na(iris) #前置1: chk NA
iris <- iris[,-5]
iris <- scale(iris) #前置2: standard norm 标准化
library(ClusterR)
gmm = GMM(iris, 4, dist_mode = "eucl_dist", em_iter = 10) # EM调参
gmm_out <- as.data.frame(gmm$Log_likelihood) #大好
final <- cbind(iris,gmm_out)
library(dplyr)
final <- final %>%
mutate(最大=pmax(V1,V2,V3,V4)) %>%
mutate(分群=ifelse(最大==V1,"c1",
ifelse(最大==V2,"c2",
ifelse(最大==V3,"c3","c4"))))
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