Immagini binarie
Un modo semplice per capire come una distribuzione si collega a un data frame è generare dei campioni.
Le immagini hanno dimensioni 2 per 2 pixel e le probabilità di valere 1 per questo cluster sono 0.8, 0.8, 0.2 e 0.9 per i rispettivi pixel.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli di Mixture in R
Istruzioni dell'esercizio
- Genera 100 immagini binarie dal cluster uno. Inizia simulando ciascuno dei quattro pixel come variabile binaria.
- Dai un’occhiata alle immagini binarie generate.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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(___)