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बाइनरी इमेज

किसी डेटा फ़्रेम से संबंधित वितरण को समझने का एक आसान तरीका है सैंपल जनरेट करना.

इमेज का आकार 2 बाय 2 पिक्सेल है और इस क्लस्टर के लिए 1 होने की प्रायिकताएँ संबंधित पिक्सेल के लिए 0.8, 0.8, 0.2 और 0.9 हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Mixture Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • क्लस्टर 1 से 100 बाइनरी इमेज जनरेट करें. शुरुआत में चारों पिक्सेल को एक-एक बाइनरी सैंपल के रूप में सिम्युलेट करें.
  • जनरेट की गई बाइनरी इमेज पर नज़र डालें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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(___)
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