Expectation-Funktion
Bisher hast du gelernt, wie der Expectation-Maximization-Algorithmus verwendet wird, um die Parameter von zwei Gaußschen Verteilungen mit sd gleich 1 zu schätzen. Ziel dieser Übung ist es, die Funktion expectation zu erstellen, die den Schritt der Wahrscheinlichkeits-Schätzung verallgemeinert, wenn wir die means, proportions und die sds kennen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Mischungsmodelle in R</Kurs>Übungsanweisungen
Erstelle die Funktion expectation, indem du den Beispielcode vervollständigst. Beachte, dass wir jetzt die Standardabweichungen jedes Clusters als vierten Parameter berücksichtigen.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
expectation <- ___(___, means, proportions, ___){
# Estimate the probabilities
exp_data <- data %>%
mutate(prob_from_cluster1 = ___[1] * dnorm(x, mean = means[1], sd = ___[1]),
prob_from_cluster2 = ___[2] * dnorm(x, mean = means[2], sd = ___[2]),
prob_cluster1 = prob_from_cluster1/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2),
prob_cluster2 = prob_from_cluster2/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2)) %>%
select(x, ___, ___)
# Return data with probabilities
return(exp_data)
}