Funcția de așteptare
Până acum, ai învățat cum se folosește algoritmul Expectation-Maximization pentru a estima parametrii a două distribuții gaussiene cu sd egal cu 1. Scopul acestui exercițiu este să creezi funcția expectation, care generalizează pasul de estimare a probabilităților atunci când cunoaștem means, proportions și sds.
Acest exercițiu face parte din cursul
Mixture Models în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
Creează funcția expectation completând codul exemplu. Observă că acum luăm în considerare abaterile standard ale fiecărui cluster ca al patrulea parametru al funcției.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
expectation <- ___(___, means, proportions, ___){
# Estimate the probabilities
exp_data <- data %>%
mutate(prob_from_cluster1 = ___[1] * dnorm(x, mean = means[1], sd = ___[1]),
prob_from_cluster2 = ___[2] * dnorm(x, mean = means[2], sd = ___[2]),
prob_cluster1 = prob_from_cluster1/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2),
prob_cluster2 = prob_from_cluster2/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2)) %>%
select(x, ___, ___)
# Return data with probabilities
return(exp_data)
}