最大化関数
EMアルゴリズムは、期待値計算ステップと最大化ステップの2つを交互に繰り返す反復法でした。前の演習では、expectation 関数を作成しました。今回は、確率を含むデータフレームを受け取り、平均と混合比の推定値を出力する maximization 関数を作成してください。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ Mixture Models
演習の手順
サンプルコードを完成させて、maximization 関数を作成してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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)
}