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Gaussian Mixture का हिस्टोग्राम प्लॉट करें

हम mixture मॉडल के वितरण का एक सामान्य ओवरव्यू पाने के लिए histogram का उपयोग कर सकते हैं. एक histogram से, हम अनुमान लगा सकते हैं कि इसमें कितने components हो सकते हैं और क्या वितरण संबंधी मान्यताएँ उपयुक्त हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Mixture Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ggplot() का उपयोग करके simulated डेटा mixture के लिए histogram बनाएँ. इसके लिए, पहले mixture को ऐसे data frame में बदलें जिसमें वैरिएबल x हो.
  • फिर, geom_histogram() फंक्शन का उपयोग करके यह निर्दिष्ट करें कि y axis density हो और bins की संख्या 50 हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Transform into a data frame
mixture <- ___(x = ___)

# Create histogram especifiying that is a density plot
mixture %>% 
  ggplot() + geom_histogram(aes(x = x, y = ___), bins = ___)
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