Wende die zwei Schritte an
Da du die Funktionen expectation und maximization erstellt hast, kannst du den EM-Algorithmus jetzt auf einen Data Frame anwenden.
Ziel dieser Übung ist es, zwei Gaußsche Cluster in den Daten gaussian_sample zu finden. Nimm an, dass beide sd gleich 10 sind.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Mischungsmodelle in R
Anleitung zur Übung
- Starte mit der Annahme, dass ein Cluster einen Mittelwert von
0und der andere von100hat. Verwende die Funktionenexpectationundmaximization, um eine Listenew_valueszu erstellen. - Speichere diese Werte im Vektor
means_init. Gehe davon aus, dass die Anteile im Vektorprops_initgleich sind. - Führe 10 Iterationen durch.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
means_init <- c(0, 100)
___ <- c(0.5, 0.5)
# Iterative process
for(i in 1:___){
___ <- maximization(___(gaussian_sample, means_init, props_init, c(10, 10)))
means_init <- new_values[[1]]
props_init <- ___[[2]]
cat(c(i, means_init, props_init), "\n")
}