我试图基于五种不同的特征对消费者行为进行分类：4种是连续的，一种是分类的。假设连续特征具有高斯分布，并且被归类为多项式。
我在R中使用了depmixS4软件包以适合3个潜在类的模型。我得到以下结果。
Mixture probabilities model
pr1 pr2 pr3
0.6597734 0.2020220 0.1382046
Response parameters
Resp 1 : gaussian
Resp 2 : gaussian
Resp 3 : gaussian
Resp 4 : gaussian
Resp 5 : multinomial
Re1.(Intercept) Re1.sd Re2.(Intercept) Re2.sd Re3.(Intercept) Re3.sd Re4.(Intercept) Re4.sd Re5.(Intercept).2
St1 8.180628 2.646662 135.41798 75.80309 88.02697 8.380205 0.003744324 0.002997867 0
St2 7.265167 1.392528 96.53327 56.43112 86.32174 2.114079 0.167023052 0.096385880 0
St3 14.241558 2.021322 73.82004 65.32051 89.94297 15.135702 0.409558601 0.235737273 0
Re5.(Intercept).3
St1 -1.4232705
St2 -0.0147491
St3 -0.9581106
我在解释第五个变量（即Resp 5）的截距时遇到问题，该变量假定是多项式分布。
如果有人可以帮助解释第五个变量的截距，我将不胜感激。
谢谢
Salil