基于bootstrap的EM算法进行零值替换

#成分数据零值替换
本人R水平无，想进行零值替换，参考下面文章
[1]荆文君,张晓琴,常王华.一种基于成分数据的修正EM算法[J].中北大学学报(自然科学版),2013,34(05):485-487+499.
鉴于本人水平实在有限，看不懂文章 ，遂问了chat-GPT
考虑用以下代码进行计算

##基于bootstrap的EM算法进行零值替换
install.packages("mice")
install.packages("bootstrap")
library(mice)
library(bootstrap)
# 读入数据
dat<-read.table(file="SPSS2.0.csv", sep = ",", header = TRUE) #读取数据
#将0替换为NA
dat[dat == 0] <- NA
# 使用mice.impute.em()函数进行零值替换
imp <- mice.impute.em(dat, m = 5, method = "boot", nb = 10)
# 查看替换后的数据集
complete_data <- complete(imp)

然而结果是没有mice.impute.em这个函数

> imp <- mice.impute.em(dat, m = 5, method = "boot", nb = 10)
Error in mice.impute.em(dat, m = 5, method = "boot", nb = 10) : 
  could not find function "mice.impute.em

于是我help(mice)
发现确实无
网上搜相关也没找到相关的教程

另外，也查了SPSS如何进行分析，照例问了chat-GPT，说要安装EM imputation插件，但官网上并没有这个插件。。
又进入另一个坑 实属心塞

求各位拉我一把。

EM算法主要用于处理缺失数据，其中E步骤计算潜在变量的后验分布，M步骤用这些分布去计算参数。因此，我们可以使用EM算法进行零值替换。

具体而言，我们可以使用bootstrap方法重复抽样现有数据集，然后在每个样本中随机删除一些值来模拟缺失数据的情况。接着，我们可以使用EM算法来估计缺失值，直到收敛。

在每次迭代过程中，我们需要用E步骤来估计缺失值的后验分布，然后使用M步骤来计算参数。我们可以使用均值或最大值来替换缺失值。最后，我们可以根据多次迭代的结果进行多重比较，并选择最好的替换策略。

需要注意的是，EM算法是一种迭代算法，容易受到初始值的影响，因此我们需要采用多组不同的初始值来寻找最优解。此外，由于bootstrap方法重复抽样，计算开销较大，因此这种方法适用于小规模数据集。