`mclust`(Model-based clustering) 能够基于高斯有限混合模型进行聚类，分类以及密度估计(density estimation)。对于具有各种协方差结构的高斯混合模型，它提供了根据EM算法的参数预测函数。它也提供了根据模型进行模拟的函数。还提供了一类函数，整合了基于模型的层次聚类，混合估计的EM算法，用于聚类、密度估计和判别分析中综合性策略的贝叶斯信息判别标准。最后还有一类函数能够对聚类，分类和密度估计结果中的拟合模型进行可视化展示。
简而言之，`mclust`在R语言上实现了**基于高斯有限混合模型**的**聚类**，**分类**和**密度估计**分析，并且还有专门的可视化函数展示分析结果。
> 和`mclust`功能相似的其他R包: 'Rmixmod', 'mixture', 'EMCluster', 'mixtools', 'bgmm', 'flexmix'
## 安装和加载
在已有的R语言的基础上，只需要运行如下代码即可
```R
# 安装
install.packages("mclust")
# 加载
library(mclust)
```
## 聚类实战
以一个例子来介绍一下如何使用`mclust`进行聚类分析。我们得要先加载一个来自于R包'gclus'的数据集'wine'，该数据集有178行，分别是不同区域的品种葡萄， 14列，其中后13列是化学分析的测量值。我们的目标是将其进行分类。
第一步: 加载数据集
```r
install.packages("gclus")
data("wine", package = "gclus")
dim(wine)
```
第二步 : 使用`Mclust`做聚类分析. `Mclust`主要功能就是分析当前的提供的数据是由什么统计模型
```r
# 第一列和聚类无关
X <- data.matrix(wine[,-1])
mod <- Mclust(X)
```
直接在交互行输入`mod`会得到如下信息
```r
'Mclust' model object: (VVE,3)
Available components:
[1] "call" "data" "modelName"
[4] "n" "d" "G"
[7] "BIC" "bic" "loglik"
[10] "df" "hypvol" "parameters"
[13] "z" "classification" "uncertainty"
```
这里需要对结果稍作解释，第一行告诉我们'Mclust'以`VVE`模型将数据分为3类。第3行开始，它告诉我们'Mclust'的输出结果中包含了如下内容，我们可以通过`$`来提取。举个例子，我们提取`Mclust`的聚类结果和已知结果进行比较
```r
table(wine$Class, mod$classification)
# 如下是输出信息
1 2 3
1 59 0 0
2 0 69 2
3 0 0 48
# adjustedRandIndex:评估聚类效果
adjustedRandIndex(wine$Class, mod$classification)
```
从结果中，我们发现仅有2例没有正确聚类，说明`Mclust`的效果很好。但是随之而来的问题是，`Mclust`如何挑选模型以及它为什么认为聚成3类比较合适呢？我们可以根据什么信息进行模型选择呢？
## 模型选择
为了解答上面的问题，我们需要稍微了解点`Mclust`的原理。和其他基于模型的方法类似，`Mclust`假设观测数据是一个或多个混合高斯分布的抽样结果，`Mclust`就需要根据现有数据去推断最优可能的模型参数，以及是由 q几组分布抽样而成。`mclust`一共提供了14种模型（见下表），可以用`?mclustModelNames`可以查看`mclust`提供的所有模型。
为了对模型有一个直观的理解，`mclust`提供了这些模型数据分为三组前提下在二维中的形状。
继续回到之前的问题，`Mclust`如何确定模型和确定分组数目。之前我们调用`Mclust`时，除了必须设置的输入参数，没有修改其他参数。其实`Mclust`可以设置的参数不少，和问题直接相关的是如下两个参数
- G: 分组数，默认情况下是`1:9`
- modelNames: 待拟合的模型，默认使用所有14种。
也就是，`Mclust`默认得到14种模型1到9组的分析结果，然后根据一定的标准选择最终的模型和分组数。
`Mclust`提供了两种方法用于评估不同模型在不同分组下的可能性
- BIC( Bayesian Information Criterion ): 贝叶斯信息判别标准
- ICL( integrated complete-data likelihood ): 综合完全数据可能性
`Mclust`默认用的就是`BIC`，因此我们可以用`plot.Mclust`绘制其中BIC变化曲线
```r
plot.Mclust(mod, what = "BIC",
ylim = range(mod$BIC[,-(1:2)], na.rm = TRUE),
legendArgs = list(x = "bottomleft", cex =0.7))
```
`Mclucst`会选择其中BIC最大的模型和分组作为最终的结果。
此外我们可以用`MclustBIC`和`MclustICL`分别进行计算
```r
par(mfrow=c(1,2))
BIC <- mclustBIC(X)
ICL <- mclustICL(X)
```
从中选择最佳的模型分组和模型作为输入
```r
mod2 <- Mclust(X, G = 3, modelNames = "VVE", x=BIC)
```
## 可视化展示
`mclust`为不同的输出都提供了对应的泛型函数用于可视化，你需要用`plot`就能得到结果。例如对之前的聚类结果在二维空间展示
```r
drmod <- MclustDR(mod, lambda = 1)
plot(drmod)
# 会提供一些列选项让你选择, 展示不同的结果
# Dimension reduction for model-based clustering and classification plots:
1: scatterplot
2: contour
3: classification
4: boundaries
5: density
6: evalues
# 以1为例
```
`mclust`还有很多其他功能，例如密度估计，自举推断(Bootstrap inference)，这些内容建议阅读"mclust 5: Clustering, Classification and Density Estimation Using Gaussian Finite Mixture Models "
## 推荐阅读
想要更好的学习这个R包的使用，还需要去学习如下概念
- EM算法( expectation–maximization algorithm )
- BIC
- MLE(maximum likelihood estimator)
使用mclust进行聚类分析
