एक-चर Gaussian Mixture Model का विज़ुअलाइज़ेशन
आपने मॉडल को fit_mix_example में फिट किया है और पैरामीटर comp_1, comp_2 और comp_3 (साथ ही proportions) में एक्सट्रैक्ट कर लिए हैं. अब आइए डेंसिटी हिस्टोग्राम के साथ संबंधित क्लस्टर्स को प्लॉट करें.
इस आखिरी काम को आसान बनाने के लिए, एनवायरनमेंट में fun_prop() फंक्शन परिभाषित किया गया है. यह फंक्शन Gaussian डिस्ट्रीब्यूशन के लिए, dnorm की तरह, डेंसिटी वैल्यू देता है, लेकिन इसे proportions स्वीकार करने के लिए भी एक्सटेंड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Mixture Models
अभ्यास निर्देश
- डेंसिटी हिस्टोग्राम को प्रत्येक क्लस्टर की डेंसिटी के साथ प्लॉट करें. याद रखें कि डेटा फ्रेम का नाम
mix_exampleहै. - प्रत्येक क्लस्टर के लिए डेंसिटी डिस्ट्रीब्यूशन ड्रॉ करने के लिए
stat_function()फंक्शन का उपयोग करें और आर्ग्युमेंटfunकोfun_propके बराबर सेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
ggplot(___) + ___(aes(x = x, y = ..density..)) +
stat_function(geom = "line", fun = fun_prop,
args = list(mean = ___[1], sd = ___[2],
proportion = proportions[1])) +
stat_function(geom = "line", fun = fun_prop,
args = list(mean = comp_2[1], sd = comp_2[2],
proportion = ___[2]))+
stat_function(geom = "line", fun = ___,
args = list(mean = comp_3[1], sd = comp_3[2],
proportion = proportions[3]))