Förväntningsfunktionen
Hittills har du lärt dig hur Expectation-Maximization-algoritmen används för att skatta parametrarna för två gaussfördelningar där båda sd är lika med 1. Målet med den här övningen är att skapa funktionen expectation, som generaliserar steget där vi skattar sannolikheterna när vi känner till means, proportions och sds.
Den här övningen är en del av kursen
Blandningsmodeller i R
Övningsinstruktioner
Skapa funktionen expectation genom att komplettera exempelkoden. Observera att vi nu behandlar standardavvikelsen för varje kluster som dess fjärde parameter.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
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)
}