Model-based clustering and classification methods provide a systematic statistical approach to clustering, classification, and density estimation via mixture modeling. The model-based framework allows the problems of choosing or developing an appropriate clustering or classification method to be understood within the context of statistical modeling. The mclust package for the statistical environment R is a widely adopted platform implementing these model-based strategies. The package includes both summary and visual functionality, complementing procedures for estimating and choosing models.

Key features of the book:

An introduction to the model-based approach and the mclust R package
A detailed description of mclust and the underlying modeling strategies
An extensive set of examples, color plots, and figures along with the R code for reproducing them
Supported by a companion website, including the R code to reproduce the examples and figures presented in the book, errata, and other supplementary material

Model-Based Clustering, Classification, and Density Estimation Using mclust in R is accessible to quantitatively trained students and researchers with a basic understanding of statistical methods, including inference and computing. In addition to serving as a reference manual for mclust, the book will be particularly useful to those wishing to employ these model-based techniques in research or applications in statistics, data science, clinical research, social science, and many other disciplines.

About the Author:

Luca ScruccaAssociate Professor of Statistics at Universit� degli Studi di Perugia, his research interests include: mixture models, model-based clustering and classification, statistical learning, dimension reduction methods, genetic and evolutionary algorithms. He is currently Associate Editor for the Journal of Statistical Software and Statistics and Computing. He has developed and he is the maintainer of several high profile R packages available on The Comprehensive R Archive Network (CRAN).

Chris FraleyMost recently a lead research staff member at Tableau, she previously held research positions in Statistics at the University of Washington and at Insightful from its early days as Statistical Sciences. She has contributed to computational methods in a number of areas of applied statistics, and is the principal author of several widely-used R packages. She was the originator (at Statistical Sciences) of numerical functions such as nlminb that have long been available in the R core stats package.

T. Brendan MurphyProfessor of Statistics at University College Dublin, his research interests include: model-based clustering, classification, network modeling and latent variable modeling. He is interested in applications in social science, political science, medicine, food science and biology. He served as Associate Editor for the journal Statistics and Computing, he is currently Editor for the Annals of Applied Statistics and Associate Editor for Statistical Analysis and Data Mining.

Adrian Raftery
Boeing International Professor of Statistics and Sociology, and Adjunct Professor of Atmospheric Sciences at the University of Washington, Seattle. He is also a faculty affiliate of the Center for Statistics and the Social Sciences and the Center for Studies in Demography and Ecology at University of Washington. He was one of the founding researchers in model-based clustering, having published in the area since 1984. His research interests include: model-based clustering, Bayesian statistics, social network analysis and statistical demography. He is interested in applications in social, environmental, biological and health sciences. He is a member of the U.S. National Academy of Sciences and was identified by Thomson-Reuter as the most cited researcher in mathematics in the world for the decade 1995–-2005. He served as Editor of the Journal of the American Statistical Association (JASA).

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Alternative Streitbeilegung:
Die Europ�ische Kommission stellt eine Plattform f�r die au�ergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.

Informationen zum Zustandekommen des Vertrages

Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturm�glichkeiten erfolgen nach Ma�gabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen (Teil I.).

Vertragssprache, Vertragstextspeicherung

3.1. Vertragssprache ist deutsch .

3.2. Der vollst�ndige Vertragstext wird von uns nicht gespeichert. Vor Absenden der Bestellung k�nnen die Vertragsdaten �ber die Druckfunktion des Browsers ausgedruckt oder elektronisch gesichert werden. Nach Zugang der Bestellung bei uns werden die Bestelldaten, die gesetzlich vorgeschriebenen Informationen bei Fernabsatzvertr�gen und die Allgemeinen Gesch�ftsbedingungen nochmals per E-Mail an Sie �bersandt.

Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung

Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.

Preise und Zahlungsmodalit�ten

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5.3. Die Ihnen zur Verf�gung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfl�che auf unserer Internetpr�senz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.

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Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfl�che keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).

6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zuf�lligen Untergangs und der zuf�lligen Verschlechterung der verkauften Sache w�hrend der Versendung erst mit der �bergabe der Ware an Sie �bergeht, unabh�ngig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenst�ndig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausf�hrung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.

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