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原文出处：拓端数据部落公众号

因为近期在分析数据时用到了EM最大期望估计法这个算法，在参数估计中也用到的比较多。然而，发现国内在R软件上实现高斯混合分布的EM的实例并不多，大多数是关于1到2个高斯混合分布的实现，不易于推广，因此这里分享一下自己编写的k个高斯混合分布的EM算法实现请大神们多多指教。并结合EMCluster包对结果进行验算。

本文使用的密度函数为下面格式：

对应的函数原型为 em.norm(x,means,covariances,mix.prop)

x为原数据，means为初始均值，covariances为数据的协方差矩阵，mix.prop为混合参数初始值。

使用的数据为MASS包里面的synth.te数据的前两列

x <- synth.te[,-3]

首先安装需要的包，并读取原数据。

install.packages("MASS")library(MASS)install.packages("EMCluster")library(EMCluster)install.packages("ggplot2")library(ggplot2)Y=synth.te[,c(1:2)]qplot(x=xs, y=ys, data=Y)

然后绘制相应的变量相关图：

从图上我们可以大概估计出初始的平均点为(-0.7,0.4) (-0.3,0.8)(0.5,0.6)

当然 为了试验的严谨性，我可以从两个初始均值点的情况开始估计

首先输入初始参数：

mustart = rbind(c(-0.5,0.3),c(0.4,0.5)) covstart = list(cov(Y), cov(Y))probs = c(.01, .99)

然后编写em.norm函数，注意其中的clusters值需要根据不同的初始参数进行修改，

em.norm = function(X,mustart,covstart,probs){params = list(mu=mustart, var=covstart, probs=probs) clusters = 2tol=.00001maxits=100showits=Trequire(mvtnorm)N = nrow(X)mu = params$muvar = params$varprobs = params$probsri = matrix(0, ncol=clusters, nrow=N) ll = 0 it = 0 converged = FALSE if (showits) cat(paste("Iterations of EM:", "\n"))while (!converged & it < maxits) {probsOld = probsllOld = llriOld = ri# Compute responsibilitiesfor (k in 1:clusters){ri[,k] = probs[k] * dmvnorm(X, mu[k,], sigma = var[[k]], log=F)}ri = ri/rowSums(ri)rk = colSums(ri) probs = rk/Nfor (k in 1:clusters){varmat = matrix(0, ncol=ncol(X), nrow=ncol(X)) for (i in 1:N){varmat = varmat + ri[i,k] * X[i,]%*%t(X[i,])}mu[k,] = (t(X) %*% ri[,k]) / rk[k]var[[k]] = varmat/rk[k] - mu[k,]%*%t(mu[k,])ll[k] = -.5 * sum( ri[,k] * dmvnorm(X, mu[k,], sigma = var[[k]], log=T) )}ll = sum(ll)parmlistold = c(llOld, probsOld) parmlistcurrent = c(ll, probs) it = it + 1if (showits & it == 1 | it%%5 == 0) cat(paste(format(it), "...", "\n", sep = ""))converged = min(abs(parmlistold - parmlistcurrent)) <= tol}clust = which(round(ri)==1, arr.ind=T) clust = clust[order(clust[,1]), 2] out = list(probs=probs, mu=mu, var=var, resp=ri, cluster=clust, ll=ll)}

结果，可以用图像化来表示：

qplot(x=xs, y=ys, data=Y)ggplot(aes(x=xs, y=ys), data=Y) +geom_point(aes(color=factor(test$cluster)))

类似的其他情况这里不呈现了，另外r语言提供了EMCluster包可以比较方便的实现EM进行参数估计和结果的误差分析。

ret <- init.EM(Y, nclass = 2)em.aic(x=Y,emobj=list(pi = ret$pi, Mu = ret$Mu, LTSigma = ret$LTSigma))#计算结果的AIC

通过比较不同情况的AIC，我们可以筛选出适合的聚类数参数值。（欢迎转载，请注明出处。 ）

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