परिणामों की तुलना करें
हमने देखा कि एक मिक्सचर मॉडल हर observation को प्रत्येक क्लस्टर से संबंधित होने की एक probability देता है। लेकिन, यदि आप हर observation को उस क्लस्टर को असाइन करना चाहते हैं जिसकी probability सबसे अधिक है, तो आप flexmix पैकेज का clusters() फंक्शन उपयोग कर सकते हैं.
चूँकि mix_example डेटासेट एक simulation था, हमारे पास वास्तव में हर observation के वास्तविक लेबल्स उपलब्ध हैं। ये assignment वैरिएबल में दिए गए हैं। इस अभ्यास का उद्देश्य clusters() फंक्शन द्वारा दिए गए लेबल्स की वास्तविक असाइनमेंट्स से तुलना करना है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Mixture Models
अभ्यास निर्देश
clusters()फंक्शन के पहले छह elements देखें.- वास्तविक लेबल्स के पहले छह elements देखें.
table()फंक्शन का उपयोग करके एक frequency table बनाएँ, जहाँ rows वास्तविक लेबल्स हों और columns भविष्यवाणी किए गए लेबल हों.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Explore the first assignments
___(___(fit_mix_example))
# Explore the first real labels
___(mix_example$___)
# Create frequency table
___(___, clusters(fit_mix_example))