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我的问题是我找不到 Mclust 或 densityMclust 函数的参数初始化效果的好例子？我喜欢优化/更改集群的拟合，我希望参数初始化可以成为这样做的一个选项。当我阅读 CRAN 的 Package 'mclust' 指令时，我发现很难理解如何优化高斯混合的拟合。

有人可以通过一个说明效果的示例来演示 hcPairs、子集和噪声的影响并给出简短的解释。如果可能的话，分开来更好地理解。

这是我的代码：

library(mclust)
set.seed(42)
dat <- c(rnorm(15000,50,2), rnorm(3000,52,1), rnorm(1000,55,2), rnorm(500,60,2), rnorm(50,60,4), rnorm(500,45,2), rnorm(250,40,2), rnorm(50,40,4), rnorm(4000,100,10))

set.seed(42)
mod <- densityMclust(dat, model = "V")
plot(mod, what = "density", data = dat, breaks = 100)

在此处输入图像描述在此处输入图像描述

在这个例子中， densityMclust 函数找到了 5 个簇。有没有一种方法可以使用初始化参数来更改集群，从而只找到两个集群（一个平均约 50 个包含 20350 个数据点，一个平均约 100 个包含 4000 个数据点）？

我知道我的帮助请求很复杂，但我希望有人可以提供一个示例，与 CRAN 的示例相比，这将使参数初始化的使用更清晰，或者只是提供更清晰的解释。如果只能演示一部分（仅 hcPairs、subset 或 noise 的效果），请随意演示。这对我来说仍然是一个很大的帮助。如果我的示例不适合演示，请随意使用您喜欢的任何示例。

非常感谢任何帮助！

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