การประมาณค่าพารามิเตอร์เมื่อทราบความน่าจะเป็น
การประมาณค่าพารามิเตอร์ของ Mixture Models ไม่ใช่เรื่องง่ายนัก แต่ถ้ามีค่าความน่าจะเป็นของการเป็นสมาชิกแต่ละคลัสเตอร์อยู่แล้ว การประมาณค่าเฉลี่ยและสัดส่วนของคลัสเตอร์ก็ไม่ยากอีกต่อไป
ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ชุดข้อมูลที่สร้างจากการแจกแจงแบบเกาส์เซียน 2 ชุด ชื่อว่า gaussian_sample_with_probs ซึ่งในรูปแบบดั้งเดิมมีเพียงคอลัมน์ x แต่ที่นี่จะมีค่าความน่าจะเป็นของแต่ละคลัสเตอร์ (prob_cluster1 และ prob_cluster2) ให้ด้วย เป้าหมายคือการประมาณค่าพารามิเตอร์ แล้วนำไปแสดงผล Mixture ที่ประมาณได้
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Mixture Models ใน R
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Estimation of the means
___ <- ___ %>%
summarise(mean_cluster1= sum(___*prob_cluster1)/sum(prob_cluster1),
mean_cluster2 = sum(x*___)/sum(___))
means_estimates
# Estimation of the proportions
props_estimates <- ___ %>%
summarise(props_cluster1 = ___(prob_cluster1),
props_cluster2 = 1 - ___)
props_estimates