Images binaires
Une façon simple de comprendre le lien entre une distribution et un data frame est de générer des échantillons.
La taille des images est de 2 par 2 pixels, et les probabilités d’être égales à 1 pour ce cluster sont 0,8, 0,8, 0,2 et 0,9 pour les pixels correspondants.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Modèles de mélange en R</cours>Instructions de l’exercice
- Générez 100 images binaires à partir du premier cluster. Commencez par simuler chacun des quatre pixels comme un échantillon binaire.
- Examinez les images binaires générées.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create the vector of probabilities
p_cluster_1 <- c(0.8, 0.8, 0.2, 0.9)
# Create the sample for each pixel
pixel_1 <- sample(c(0, ___), ___, replace = TRUE,
prob = c(1-p_cluster_1[___], p_cluster_1[___]))
pixel_2 <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE,
prob = c(1-p_cluster_1[___], p_cluster_1[___]))
pixel_3 <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE,
prob = c(1-p_cluster_1[___], p_cluster_1[___]))
pixel_4 <- sample(c(0, 1), 100, replace = TRUE,
prob = c(1-p_cluster_1[___], p_cluster_1[___]))
# Combine the samples
sample_cluster_1 <- cbind(pixel_1, pixel_2, pixel_3, pixel_4)
# Have a look to the sample
head(___)