Data kejahatan dengan `flexmix`
Data cacah ada di mana-mana, mulai dari jumlah produk yang dibeli pelanggan di toko hingga jumlah interaksi yang dilakukan sekelompok pengguna di Twitter. Kemampuan mengekstraksi informasi berharga sebagai subpopulasi dengan perilaku serupa sangat penting untuk berbagai aplikasi. Poisson mixture models (PMM) adalah alat yang tepat untuk mengelompokkan data cacah.
Tujuan pelajaran ini adalah (1) mengeksplorasi himpunan data, (2) menerapkan PMM menggunakan kriteria statistik untuk memilih jumlah klaster, (3) menganalisis parameter model, dan (4) mengilustrasikan bagaimana komunitas dikelompokkan berdasarkan tingkat kejahatan.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Model Campuran di R
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Check the dimension
___(crimes)
# Check with glimpse
___(crimes)
# Transform into a matrix, without community
matrix_crimes <- crimes %>%
select(-___) %>%
___()
# Check the first values
___(matrix_crimes)