Representa los clústeres estimados
A estas alturas, ya has identificado los dos clústeres en el data frame gaussian_sample. En este ejercicio, vas a visualizar cómo se ajustan al dato los clústeres estimados en la iteración 10. Los vectores means_iter10 y props_iter10 ya están guardados en el entorno.
Para ello, usarás la función de ggplot2 llamada stat_function(), que te permite superponer una función sobre una gráfica existente. La función que vas a usar es una función de curva creada, fun_gaussian(), que recibe como argumentos la media y la proporción de la Gaussiana.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelos de mezcla en R
Instrucciones del ejercicio
Representa el histograma en modo de densidad de la variable x y añade las curvas estimadas usando stat_function() en combinación con la función fun_gaussian().
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
___ %>%
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]))