शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

कंपोनेंट्स निकालें

पिछले अभ्यास में फिट किया गया मॉडल ऑब्जेक्ट fit_with_covariance में है। यहाँ लक्ष्य दोनों क्लस्टर के लिए means और covariance मैट्रिसेज़ निकालना है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Mixture Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • हर क्लस्टर के लिए means और covariance मैट्रिसेज़ निकालने के लिए उपयुक्त कंपोनेंट नंबर के साथ parameters() फंक्शन का उपयोग करें। नतीजे comp_number ऑब्जेक्ट्स में सेव करें।
  • comp_number के पहले दो मान mean को दर्शाते हैं। इन्हें mean_comp_number ऑब्जेक्ट्स में सेव करें।
  • comp_number के आख़िरी चार मान covariance मैट्रिक्स से संबंधित हैं। इन मानों को 2x2 मैट्रिसेज़ में सेव करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Get the parameters
comp_1 <- ___(___, component = 1)
comp_2 <- parameters(fit_with_covariance, component = ___)

# The means
mean_comp_1 <- ___[1:2]
mean_comp_1
mean_comp_2 <- comp_2[___]
mean_comp_2

# The covariance matrices
covariance_comp_1 <- matrix(comp_1[___], nrow = 2)
covariance_comp_1
covariance_comp_2 <- matrix(comp_2[___], nrow = ___)
covariance_comp_2
कोड संपादित करें और चलाएँ