我正在尝试使用以下命令（部分代码）将 2 分量伽马混合模型拟合到我的数据（运行广义线性模型后获得的残差值）：
expr_mix_gamma <- gammamixEM(expr_glm_residuals, lambda = c(0.75,0.25), k = 2, epsilon = 1e-08, maxit = 1000, maxrestarts=20, verb = TRUE)
该代码针对多个基因文件运行（循环中）。它对于某些文件运行良好，而对于其他文件则抛出以下错误：
Error in gammamixEM(expr_glm_residuals, lambda = c(0.75, 0.25), k = 2, : Try different number of components?
我无法弄清楚发生了什么。任何人都可以对此有所了解吗？谢谢
几位专家意见：
1) 拟合正常混合可能很困难，有时优化算法 (EM) 会因收敛速度非常慢而陷入困境。据推测，包中有选项可以在放弃之前增加最大步数，或者使收敛标准不那么敏感。前者会增加运行时间，而后者会降低最优性（可能使您远离真正的最优性）。所以你应该考虑在你认为合适的时候改变这些。
2）来自苏黎世联邦理工学院的 Martin Maechler：如果是一维高斯混合的情况，也强烈建议查看 CRAN 包“nor1mix”（“1”代表“一维”）。一会儿现在这个小包正在提供 EM 的替代方案，即直接 MLE，只需使用 optim() ，其中可能性使用某种智能参数化。当然，作为 EM，这也取决于起始值，但我的（有限）经验是 nor1mix::norMixMLE() 比 EM（我也提供为 nor1mix::norMixEM() ）更快更可靠。
Apropos 'starting value'：帮助页面显示了如何使用 kmeans() 进行“有点”可靠的启动；或者，我建议使用 cluster::pam() 从那里开始。
对我来说，尝试第一种方法对某些基因效果更好，但对另一些基因仍然失败。所以，最后，我使用 tryCatch 启动并运行我的脚本，丢失了一些基因的信息。