有谁能提供一个简单的期望最大化算法的数值示例吗？我对给出的公式不太确定。一个非常简单的例子，使用4到5个笛卡尔坐标就足够了。

回答：

这个怎么样： http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Clustering/Expectation_Maximization_(EM)#A_simple_example

我还在一年前用R写了一个简单的例子，可惜我现在找不到它了。我会再试着找找看。

编辑：找到了 –

EM <- function() {    ### 读取文件，获取必要的列     dataFile <- read.csv("wine.csv", head = FALSE, sep = ",")    sl <- dataFile[, 2]    #sw <- dataFile[, 3]    #pl <- dataFile[, 3]    #pw <- dataFile[, 4]    class <- dataFile[, 5]    N <- length(sl)    pi1 <- 0.5        ### 初始化 ###     rand1 <- floor(runif(1) * N)     rand2 <- floor(runif(1) * N)     mu1 <- sl[rand1]    mu2 <- sl[rand2]     mean1 <- sum(sl)/N    sigma1 <- sum(  (sl - mean1) ** 2)   / N     sigma2 <- sigma1    print(mu1)    print(mu2)    print(sigma1)    print(sigma2)    COUNTLIM <- 10    count <- 1     prevmu1 <- 0.0;     prevmu2 <- 0.0;     prevsigma1 <- 0.0;     prevsigma2 <- 0.0;     gamma <- array(0, length(sl))     while (count <= COUNTLIM)     {         gamma <- pi1 * dnorm(sl, mu2, sigma2)/ ( (1 - pi1) * dnorm(sl, mu1, sigma1) + pi1 * dnorm(sl, mu2, sigma2))        mu1 <- sum((1 - gamma) * sl) / sum(1 - gamma)
        mu2 <- sum((gamma) * sl) / sum(gamma)
        sigma1 <- sum((1 - gamma) * (sl - mu1) ** 2)/sum(1 - gamma)         sigma2 <- sum((gamma) * (sl - mu2) ** 2)/sum(gamma)         pi1  <- sum(gamma)/N        print(c(mu1, mu2, sigma1, sigma2, pi1))        if (count == 1)         {            prevmu1 <- mu1;             prevmu2 <- mu2;             prevsigma1 <- sigma1;             prevsigma2 <- sigma2;         }         else         {             val <- ((prevmu1 - mu1)*2 + (prevmu2 - mu2)*2 + (prevsigma1 - sigma1)*2 + (prevsigma2 - sigma2)*2) ** 0.5;             print(c("val: " , val))            if (val <= 1)             {                break;             }        }         count <- count + 1    }     print(mu1)    print(mu2)    print(sigma1)    print(sigma2)}