Fonction de maximisation
Nous avons vu que l'algorithme EM est une méthode itérative en deux étapes : l'« expectation » et la maximisation. Dans le dernier exercice, vous avez créé la fonction expectation. Maintenant, créez la fonction maximization qui prend en entrée la trame de données contenant les probabilités et retourne les estimations des moyennes et des proportions.
Cette activité fait partie du cours
Modèles de mélange en R
Instructions de l’exercice
Créez la fonction maximization en complétant l'exemple de code.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
maximization <- function(___){
means_estimates <- data_with_probs %>%
summarise(mean_1 = sum(x * ___) / ___(prob_cluster1),
mean_2 = sum(x * ___) / ___(prob_cluster2)) %>%
as.numeric()
props_estimates <- data_with_probs %>%
summarise(proportion_1 = ___(prob_cluster1),
proportion_2 = 1 - ___) %>%
as.numeric()
list(means_estimates, props_estimates)
}