Vizualizace odhadnutých clusterů
V tuto chvíli jsi v datovém rámci gaussian_sample objevil/a dva clustery. V tomto cvičení si vizuálně ověříš, jak dobře odhadnuté clustery pro iteraci 10 odpovídají datům. Vektory means_iter10 a props_iter10 jsou už uloženy v prostředí.
Použiješ k tomu funkci stat_function() z balíčku ggplot2, která ti umožní vykreslit funkci přes existující graf. Konkrétně využiješ připravenou funkci fun_gaussian(), která přijímá jako argumenty střední hodnotu a proporci daného gaussovského rozdělení.
Toto cvičení je součástí kurzu
Mixture Models v R
Pokyny k cvičení
Vykresli histogram proměnné x v režimu hustoty a přidej odhadnuté křivky pomocí stat_function() v kombinaci s funkcí fun_gaussian().
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
___ %>%
ggplot() + geom_histogram(aes(x = ___, y = ___), bins = 200) +
stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
args = list(mean = means_iter10[1], proportion = ___[1])) +
stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
args = list(mean = ___[2], proportion = props_iter10[2]))