R: Ошибка функции MclustICL при округлении

При беге mclustICL (R пакет mclust 5.3) по данным возникает ошибка:

data <- c(-0.485152666666667, -0.457841666666667, -0.457841666666667, 
-0.457841666666667, -0.457841666666667, -0.457841666666667, -0.457841666666667, 
-0.457841666666667) 
> mclustICL(data, modelNames = "V")
fitting ...
  |=======================================================================================================| 100%
Error in if (sum((out$parameters$pro - colMeans(out$z))^2) > sqrt(.Machine$double.eps)) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

Округление решает это:

> mclustICL(round(data,5), modelNames = "V") # no error

Но мне нужно использовать функцию mclustICL на других примерах данных, а затем округление не только не помогает, но функция работает только тогда, когда я не использую округление и выдает ту же ошибку, когда я делаю:

data <- c(-0.241992333333333, -0.287035333333333, -0.33378, -0.272269333333333, 
-0.241992333333333, -0.287035333333333, -0.241992333333333, -0.241992333333333, 
-0.241992333333333, -0.287311, -0.287311, -0.287035333333333)

> mclustICL(data, modelNames = "V")# no error

> mclustICL(round(data,5), modelNames = "V")fitting ...
  |=======================================================================================================| 100%
Error in if (sum((out$parameters$pro - colMeans(out$z))^2) > sqrt(.Machine$double.eps)) { : 
  missing value where TRUE/FALSE needed

Что я должен сделать, чтобы использовать функцию для обоих данных и почему это происходит? Заранее спасибо!

Источник

2 ответа

Решение

Обновление до R 3.4.1. решил проблему. Большое спасибо Люке Скракке!

Источник

У меня нет ваших проблем, как вы можете видеть в коде ниже.
У вас есть последняя версия пакета?
Вы смотрели на свои данные?
Можете ли вы догадаться, почему может быть установлен только один компонент смеси?

> library(mclust)
    __  ___________    __  _____________
   /  |/  / ____/ /   / / / / ___/_  __/
  / /|_/ / /   / /   / / / /\__ \ / /   
 / /  / / /___/ /___/ /_/ /___/ // /    
/_/  /_/\____/_____/\____//____//_/    version 5.3
Type 'citation("mclust")' for citing this R package in publications.

> data <- c(-0.485152666666667, -0.457841666666667, -0.457841666666667, 
+ -0.457841666666667, -0.457841666666667, -0.457841666666667, -0.457841666666667, 
+ -0.457841666666667)
> summary(data)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
-0.4852 -0.4578 -0.4578 -0.4613 -0.4578 -0.4578 
> dotchart(data)

> mclustBIC(data, modelNames = "V")

Bayesian Information Criterion (BIC):
         V
1 48.44934
2       NA
3       NA
4       NA
5       NA
6       NA
7       NA
8       NA

Top 3 models based on the BIC criterion:
     V,1                   
48.44934       NA       NA 

> mclustICL(data, modelNames = "V")

Integrated Complete-data Likelihood (ICL) criterion:
         V
1 48.44934
2       NA
3       NA
4       NA
5       NA
6       NA
7       NA
8       NA

Top 3 models based on the ICL criterion:
     V,1                   
48.44934       NA       NA 

> data <- c(-0.241992333333333, -0.287035333333333, -0.33378, -0.272269333333333, 
+ -0.241992333333333, -0.287035333333333, -0.241992333333333, -0.241992333333333, 
+ -0.241992333333333, -0.287311, -0.287311, -0.287035333333333)
> summary(data)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
-0.3338 -0.2871 -0.2797 -0.2710 -0.2420 -0.2420 
> dotchart(data)

> mclustBIC(data, modelNames = "V")

Bayesian Information Criterion (BIC):
         V
1 46.73079
2       NA
3       NA
4       NA
5       NA
6       NA
7       NA
8       NA
9       NA

Top 3 models based on the BIC criterion:
     V,1                   
46.73079       NA       NA 

> mclustICL(data, modelNames = "V")

Integrated Complete-data Likelihood (ICL) criterion:
         V
1 46.73079
2       NA
3       NA
4       NA
5       NA
6       NA
7       NA
8       NA
9       NA

Top 3 models based on the ICL criterion:
     V,1                   
46.73079       NA       NA 

> mclustICL(round(data,5), modelNames = "V")
Integrated Complete-data Likelihood (ICL) criterion:
         V
1 46.72944
2       NA
3       NA
4       NA
5       NA
6       NA
7       NA
8       NA
9       NA

Top 3 models based on the ICL criterion:
     V,1                   
46.72944       NA       NA
Источник
Другие вопросы по тегам