`flexmix` を使った犯罪データ
購買点数やTwitterでのやり取りの回数など、カウントデータはあらゆる場面に存在します。似た行動を示すサブ集団として有益な情報を取り出せることは、多くの応用で重要です。Poisson mixture models (PMM) は、カウントデータをクラスタリングするうえで便利な手法です。
このレッスンの目的は、(1) データセットを探索すること、(2) 統計的な基準を用いてクラスタ数を選びつつ PMM を適用すること、(3) モデルのパラメータを分析すること、そして (4) 犯罪発生レベルに応じてコミュニティがどのようにグループ分けされるかを可視化することです。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ Mixture Models
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Check the dimension
___(crimes)
# Check with glimpse
___(crimes)
# Transform into a matrix, without community
matrix_crimes <- crimes %>%
select(-___) %>%
___()
# Check the first values
___(matrix_crimes)