Fungsi maximization
Kita melihat bahwa algoritma EM adalah metode iteratif dengan dua langkah: expectation dan maximization. Pada latihan sebelumnya, Anda membuat fungsi expectation. Sekarang, buat fungsi maximization yang menerima data frame berisi probabilitas dan menghasilkan estimasi mean dan proporsi.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Model Campuran di R
Instruksi latihan
Buat fungsi maximization dengan melengkapi kode contoh.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
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)
}