修改以下错误代码library(MASS) set.seed(123) n <- 1000 mu1 <- c(0,4) mu2 <- c(-2,0) Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2) Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2) phi <- c(0.6,0.4) X <- matrix(0,nr=2,nc=n) for (i in 1:n) { if (runif(1)<=phi[1]) { X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1) }else{ X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2) } } EM_GMM <- function(X, k){ n <- ncol(X) d <- nrow(X) w <- rep(1/k, k) mu <- matrix(rnorm(kd, mean(X), sd(X)), nrow=k, ncol=d) sigma <- array(aperm(array(rnorm(kdd), dim=c(k,d,d)), c(2,3,1)), dim=c(d,d,k)) R <- numeric(kn) for (iter in 1:100){ # E步 for (i in 1:k){ R[(i-1)n+1:in]<- w[i] * dnorm(X, mean=mu[i,], sd=sigma[,,i]) } R <- matrix(R, nrow=n, byrow=TRUE) R <- R / rowSums(R) # M步 Nk <- colSums(R) # 每个分量的权重 w <- Nk / n # 均值 for (i in 1:k){ mu[i,] <- colSums(R[,i] * X) / Nk[i] # 均值 sigma[,,i] <- (t(X) %*% (R[,i] * X)) / Nk[i] - mu[i,] %*% t(mu[i,]) # 协方差矩阵 } } list(w=w, mu=mu, sigma=sigma) } result <- EM_GMM(X, 2) xgrid <- seq(min(X[1,]), max(X[1,]), length.out=100) ygrid <- seq(min(X[2,]), max(X[2,]), length.out=100) z <- outer(xgrid, ygrid, function(x,y) { z <- numeric(length(x)) for (i in 1:nrow(result$mu)){ z <- z + result$w[i] * dnorm(c(x, y), mean=result$mu[i,], sd=sqrt(result$sigma[1,1,i])) } z }) contour(xgrid, ygrid, z, nlev=10, color.palette=heat.colors, main="Two-component GMM Contours")

此代码有多处错误。需要进行以下修改：

1. 在第一行代码中，应该将"MASS"改为"MASS"，因为MASS是R中的一个包名。

2. 在第七行代码中，应该将Sigma2中(2,1)位置的值由0修改成和Sigma1中(1,2)相同的0.5。

3. 在EM_GMM函数中，第7行代码应该修改为"kd <- k*d"，因为此处的k和d表示聚类数和特征数。

4. 在EM_GMM函数中，第8行代码应该修改为"mu <- matrix(rnorm(k*d, mean(X), sd(X)), nrow=k, ncol=d)"，因为此处需要生成k个均值向量，每个向量有d个元素。

5. 在EM_GMM函数中，第9行代码应该修改为"sigma <- array(aperm(array(rnorm(k*d*d), dim=c(k,d,d)), c(2,3,1)), dim=c(d,d,k))"，因为此处需要生成k个协方差矩阵，每个矩阵为d*d大小。

6. 在EM_GMM函数中，第10行代码应该修改为"R <- matrix(0, nrow=k, ncol=n)"，因为此处需要生成一个k*n的矩阵，用于存储每个样本点归属于不同聚类的概率。

修改后的代码如下：

library(MASS)
set.seed(123)
n <- 1000
mu1 <- c(0,4)
mu2 <- c(-2,0)
Sigma1 <- matrix(c(3,0.5,0,0.5),nr=2,nc=2)
Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2)
phi <- c(0.6,0.4)
X <- matrix(0,nr=2,nc=n)
for (i in 1:n) {
if (runif(1)<=phi[1]) {
X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1)
}else{
X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2)
}
}

EM_GMM <- function(X, k){
n <- ncol(X)
d <- nrow(X)
w <- rep(1/k, k)
kd <- k*d
mu <- matrix(rnorm(kd, mean(X), sd(X)), nrow=k, ncol=d)
sigma <- array(aperm(array(rnorm(k*d*d), dim=c(k,d,d)), c(2,3,1)), dim=c(d,d,k))
R <- matrix(0, nrow=k, ncol=n)
for (iter in 1:100){
# 迭代过程
}
}