Funzione di expectation
Finora hai visto come l'algoritmo Expectation-Maximization viene usato per stimare i parametri di due distribuzioni gaussiane con entrambe le sd uguali a 1. L'obiettivo di questo esercizio è creare la funzione expectation, che generalizza lo step di stima delle probabilità quando conosciamo means, proportions e sds.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli di Mixture in R
Istruzioni dell'esercizio
Crea la funzione expectation completando il codice di esempio. Nota che ora stiamo considerando le deviazioni standard di ciascun cluster come quarto parametro.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
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)
}