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दिए गए probabilities के साथ Estimation

Mixture models के लिए पैरामीटर estimation कोई आसान काम नहीं है। लेकिन अगर प्रत्येक क्लस्टर में होने की probabilities दी गई हों, तो means और क्लस्टर proportions का estimation उतना कठिन नहीं रहता.

इस अभ्यास में, आप दो Gaussian distributions से बने एक डेटासेट gaussian_sample_with_probs का उपयोग करेंगे, जिसमें मूल रूप से सिर्फ कॉलम x था, लेकिन यहाँ प्रत्येक क्लस्टर की probabilities (prob_cluster1 और prob_cluster2) भी दी गई हैं। उद्देश्य है पैरामीटर का अनुमान लगाना और फिर estimated mixture को visualize करना.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Mixture Models

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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# Estimation of the means
___ <- ___ %>% 
  summarise(mean_cluster1= sum(___*prob_cluster1)/sum(prob_cluster1),
            mean_cluster2 = sum(x*___)/sum(___))
means_estimates

# Estimation of the proportions
props_estimates <- ___ %>% 
  summarise(props_cluster1 = ___(prob_cluster1),
            props_cluster2 = 1 - ___)
props_estimates
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