R语言混合正态分布EM最大指望估计

 原文连接：http://tecdat.cn/r语言实现：混合正态分布em最大指望估计法/

由于近期在分析数据时用到了EM最大指望估计法这个算法，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的实例并很少，大多数是关于1到2个高斯混合分布的实现，不易于推广，所以这里分享一下本身编写的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]

首先安装须要的包，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)

而后绘制相应的变量相关图：

从图上咱们能够大概估计出初始的平均点为(-0.7,0.4) (-0.3,0.8)(0.5,0.6)

固然为了试验的严谨性，我能够从两个初始均值点的状况开始估计

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)

而后编写em.norm函数，注意其中的clusters值须要根据不一样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 = 2

tol=.00001

maxits=100

showits=T

require(mvtnorm)

N = nrow(X)

mu = params$mu

var = params$var

probs = params$probs

ri = 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 = probs

llOld = ll

riOld = ri

# Compute responsibilities

for (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/N

for (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 + 1

if (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，能够用图像化来表示：

qplot(x=xs, y=ys, data=Y)

ggplot(aes(x=xs, y=ys), data=Y) +

geom_point(aes(color=factor(test$cluster)))

相似的其余状况这里不呈现了，另外r语言提供了EMCluster包能够比较方便的实现EM进行参数估计和结果的偏差分析。

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

经过比较不一样状况的AIC，咱们能够筛选出适合的聚类数参数值。