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`flexmix` के साथ crimes डेटा

काउंट डेटा हर जगह मिलता है — दुकान में ग्राहकों द्वारा खरीदे गए प्रोडक्ट्स से लेकर Twitter पर यूज़र्स के समूह की इंटरैक्शन की संख्या तक. समान व्यवहार वाली उप-जनसंख्याएँ (subpopulations) निकाल पाना कई एप्लिकेशंस के लिए ज़रूरी है. Poisson mixture models (PMM) काउंट डेटा को क्लस्टर करने का एक सुविधाजनक टूल है.

इस लेसन के उद्देश्य हैं: (1) डेटासेट को एक्सप्लोर करना, (2) क्लस्टर्स की संख्या चुनने के लिए एक सांख्यिकीय क्राइटेरियन के साथ PMM लगाना, (3) मॉडल के पैरामीटर्स का विश्लेषण करना, और (4) यह दिखाना कि अपराध स्तर के आधार पर कम्युनिटीज़ कैसे समूहित होती हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Mixture Models

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Check the dimension
___(crimes)

# Check with glimpse
___(crimes)

# Transform into a matrix, without community
matrix_crimes <- crimes %>%
  select(-___) %>%  
  ___()

# Check the first values
___(matrix_crimes)
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