Funzione di massimizzazione
Abbiamo visto che l'algoritmo EM è un metodo iterativo con due passaggi: aspettativa e massimizzazione. Nell'ultimo esercizio hai creato la funzione expectation. Ora crea la funzione maximization, che prende il data frame con le probabilità e restituisce le stime delle medie e delle proporzioni.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli di Mixture in R
Istruzioni dell'esercizio
Crea la funzione maximization completando il codice di esempio.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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)
}