Função de maximização
Vimos que o algoritmo EM é um método iterativo com duas etapas: a de expectativa e a de maximização. No último exercício, você criou a função expectation. Agora, crie a função maximization, que recebe o data frame com as probabilidades e retorna as estimativas das médias e das proporções.
Este exercício faz parte do curso
Modelos de Mistura em R
Instruções do exercício
Crie a função maximization completando o código de exemplo.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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)
}