norm_fact <- sum(gam)
        sumLogLLH <- sumLogLLH + log(norm_fact) - log((2 * base::pi)^(m/2))
      }
 -    llhLambda <- c(sumLogLLH/n, (dimension + m + 1) * k - 1)
 +    llhLambda <- c(-sumLogLLH/n, (dimension + m + 1) * k - 1)
-     # densite <- vector("double", n)
-     # for (r in 1:k)
-     # {
-     #   if (length(col.sel) == 1)
-     #   {
-     #     delta <- (Y %*% rhoLambda[, , r] - (X[, col.sel] %*% t(phiLambda[col.sel, , r])))
-     #   } else delta <- (Y %*% rhoLambda[, , r] - (X[, col.sel] %*% phiLambda[col.sel, , r]))
-     #   densite <- densite + piLambda[r] * det(rhoLambda[, , r])/(sqrt(2 * base::pi))^m * 
-     #     exp(-rowSums(delta^2)/2)
-     # }
-     # llhLambda <- c(mean(log(densite)), (dimension + m + 1) * k - 1)
      list(phi = phiLambda, rho = rhoLambda, pi = piLambda, llh = llhLambda)
    }