Created in R with code below (released under same license as image), combined into animated gif using ImageMagick.

There should be a way to make this file smaller (e.g. using less colours or an animated PNG). If you can, feel free to upload a new copy.

#load library for multivariate normal
library(mvtnorm)
#load Old Faithful data frame
data(faithful)

#setup grid for plotting
xpts <- seq(from=1,to=6,length.out=100)
ypts <- seq(from=40,to=100,length.out=100)

#initial parameter estimates (chosen to be deliberately bad)
theta <- list(
             tau=c(0.5,0.5),
             mu1=c(2.8,75),
             mu2=c(3.6,58),
             sigma1=matrix(c(0.8,7,7,70),ncol=2),
             sigma2=matrix(c(0.8,7,7,70),ncol=2)
             )

#E step: calculates conditional probabilities for latent variables
E.step <- function(theta)
 t(apply(cbind(
     theta$tau[1] * dmvnorm(faithful,mean=theta$mu1,sigma=theta$sigma1),
     theta$tau[2] * dmvnorm(faithful,mean=theta$mu2,sigma=theta$sigma2)
     ),1,function(x) x/sum(x)))
#M step: calculates the parameter estimates which maximise Q
M.step <- function(T) list(
 tau= apply(T,2,mean),
 mu1= apply(faithful,2,weighted.mean,T[,1]),
 mu2= apply(faithful,2,weighted.mean,T[,2]),
 sigma1= cov.wt(faithful,T[,1])$cov,
 sigma2= cov.wt(faithful,T[,2])$cov)

#function to plot current data
plot.em <- function(theta){
 mixture.contour <- outer(xpts,ypts,function(x,y) {
   theta$tau[1]*dmvnorm(cbind(x,y),mean=theta$mu1,sigma=theta$sigma1) + theta$tau[2]*dmvnorm(cbind(x,y),mean=theta$mu2,sigma=theta$sigma2)
   })
 contour(xpts,ypts,mixture.contour,nlevels=5,drawlabel=FALSE,col="red",xlab="Eruption time (mins)",ylab="Waiting time (mins)",main="Waiting time vs Eruption time of the Old Faithful geyser")
 points(faithful)
}

#plot initial contours
iter <- 1
png(filename=paste("em",formatC(iter,width=4,flag="0"),".png",sep=""))
plot.em(theta)
dev.off()

#run EM and plot
for (iter in 2:30){
 T <- E.step(theta)
 theta <- M.step(T)
 png(filename=paste("em",formatC(iter,width=4,flag="0"),".png",sep=""))
 plot.em(theta)
 dev.off()
}

Já, držitel autorských práv k tomuto dílu, ho tímto zveřejňuji za podmínek následujících licencí:

Tento soubor podléhá licenci Creative Commons Uveďte autora-Zachovejte licenci 3.0 Unported.

Dílo smíte:

• šířit – kopírovat, distribuovat a sdělovat veřejnosti
• upravovat – pozměňovat, doplňovat, využívat celé nebo částečně v jiných dílech

Za těchto podmínek:

• uveďte autora – Máte povinnost uvést autorství, poskytnout odkaz na licenci a uvést, pokud jste provedli změny. Toho můžete docílit jakýmkoli rozumným způsobem, avšak ne způsobem naznačujícím, že by poskytovatel licence schvaloval nebo podporoval vás nebo vaše užití díla.
• zachovejte licenci – Pokud tento materiál jakkoliv upravíte, přepracujete nebo použijete ve svém díle, musíte své příspěvky šířit pod stejnou nebo slučitelnou licencí jako originál.

https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0CC BY-SA 3.0 Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0 truetrue

Tento dokument smí být kopírován, šířen nebo upravován podle podmínek Svobodné licence GNU pro dokumenty verze 1.2 nebo libovolné vyšší verze publikované nadací Free Software Foundation. Dokument nemá neměnné části ani texty na předním či zadním přebalu. Kopie textu licence je k dispozici v oddíle nazvaném GNU Free Documentation License.http://www.gnu.org/copyleft/fdl.htmlGFDLGNU Free Documentation Licensetruetrue

Můžete si zvolit libovolnou z těchto licencí.

 

Tento GIF grafika byl vytvořen programem R.