如何解决有人可以演示 Mclust 或 densityMclust 函数的参数初始化的效果吗？
我的问题是我找不到很好的例子来说明 Mclust 或 densityMclust 函数的参数初始化的效果？ 我喜欢优化/更改集群的拟合，我希望参数初始化可以是这样做的一个选项。 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。
有人可以通过一个例子来演示 hcPairs、子集和噪声的影响，并给出一个简短的解释。如果可能，请分开以便更好地理解。
这是我的代码：
library(mclust)
set.seed(42)
dat <- c(rnorm(15000,50,2),rnorm(3000,52,1),rnorm(1000,55,rnorm(500,60,rnorm(50,4),45,rnorm(250,40,rnorm(4000,100,10))
set.seed(42)
mod <- densityMclust(dat,model = "V")
plot(mod,what = "density",data = dat,breaks = 100)
在这个例子中，densityMclust 函数找到了 5 个簇。有没有办法使用初始化参数来改变聚类，这样只会找到两个集群（一个平均包含 20350 个数据点的大约 50 个集群和一个平均包含 4000 个数据点的大约 100 个集群）？>
我知道我的请求很复杂，但我希望有人可以提供一个示例，与CRAN的相比，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、子集或噪声的效果），请随意演示。这对我来说仍然是一个很大的帮助。如果我的例子不适合演示，也请随意使用任何你喜欢的例子。
非常感谢任何帮助！
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