Función de expectativa
Hasta ahora, has aprendido cómo se usa el algoritmo de Expectation-Maximization para estimar los parámetros de dos distribuciones gaussianas con sd igual a 1. El objetivo de este ejercicio es crear la función expectation, que generaliza el paso de estimar las probabilidades cuando conocemos los means, proportions y las sds.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de mezcla en R
Instrucciones del ejercicio
Crea la función expectation completando el código de ejemplo. Observa que ahora consideramos las desviaciones estándar de cada clúster como su cuarto parámetro.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
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)
}