두 단계를 적용해 봅시다
이미 expectation과 maximization 함수를 만들었으니, 이제 데이터 프레임에 EM 알고리즘을 적용해 볼 수 있어요.
이 연습 문제의 목표는 gaussian_sample 데이터에서 두 개의 가우시안 클러스터를 찾는 것입니다. 두 클러스터의 sd가 모두 10이라고 가정하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Mixture Models
연습 안내
- 한 클러스터의 평균은
0, 다른 클러스터의 평균은100이라고 가정하고 시작하세요.expectation과maximization함수를 사용해 리스트new_values를 만드세요. - 이 값을 벡터
means_init에 저장하세요. 비율은 벡터props_init에서 동일하다고 가정하세요. - 10번의 반복(iteration)을 수행하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
means_init <- c(0, 100)
___ <- c(0.5, 0.5)
# Iterative process
for(i in 1:___){
___ <- maximization(___(gaussian_sample, means_init, props_init, c(10, 10)))
means_init <- new_values[[1]]
props_init <- ___[[2]]
cat(c(i, means_init, props_init), "\n")
}