请教：能不能给举个例子在R中用GMM估计，谢谢！

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

能不能给举个例子在R中用GMM估计，或者有什么参考书之类的，十分感谢！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：GMM估计 GMM 参考书

用EM算法来估计GMM的参数。


# 设置初始值
m <- 2
miu <- runif(m)
sigma <- runif(m)
alpha <- c(0.2,0.8)
prob <- matrix(rep(0,n*m),ncol=m)

for (step in 1:100){
    # E步骤
    for (j in 1:m){
        prob[,j]<- sapply(x,dnorm,miu[j],sigma[j])
    }
    sumprob <- rowSums(prob)
    prob<- prob/sumprob

    oldmiu <- miu
    oldsigma <- sigma
    oldalpha <- alpha

    # M步骤
    for (j in 1:m){
        p1 <- sum(prob[ ,j])
        p2 <- sum(prob[ ,j]*x)
        miu[j] <- p2/p1
        alpha[j] <- p1/n
        p3 <- sum(prob[ ,j]*(x-miu[j])^2)
        sigma[j] <- sqrt(p3/p1)
    }

    # 变化
    epsilo <- 1e-4
    if (sum(abs(miu-oldmiu))<epsilo &
        sum(abs(sigma-oldsigma))<epsilo &
        sum(abs(alpha-oldalpha))<epsilo) break
    cat('step',step,'miu',miu,'sigma',sigma,'alpha',alpha,'\n')
}
在33次循环之后运算结果趋于稳定，估计的miu为（-2.2，2.8），sigma为（1.82，1.14）

GMM 模型常用于基于模型的聚类分析，GMM中的每一个高斯分布都可以代表数据的一类，整个数据就是多个高斯分布的混合。在R中的mclust包中的Mclust函数可以用来进行基于GMM的聚类分析。下面即是以最常用的iris数据集为例，聚类结果生成的图形就是文章的第一幅图：
library(mclust)
mc <-  Mclust(iris[,1:4], 3)
plot(mc, data=iris[,1:4], what="classification",dimens=c(3,4))
table(iris$Species, mc$classification)