Aplică cei doi pași
Acum că ai creat funcțiile expectation și maximization, poți aplica algoritmul EM pe un cadru de date.
Obiectivul acestui exercițiu este să identifici două clustere gaussiene în datele gaussian_sample. Presupune că ambele sd sunt egale cu 10.
Acest exercițiu face parte din cursul
Mixture Models în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Pornește de la ipoteza că un cluster are media
0și celălalt100. Folosește funcțiileexpectationșimaximizationpentru a crea o listă,new_values. - Salvează aceste valori în vectorul
means_init. Consideră că proporțiile sunt egale în vectorulprops_init. - Parcurge 10 iterații.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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")
}