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演習

`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。

指示1 / 4

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  • crimes の次元を確認します。
  • glimpse() でデータの構造を確認します。
  • 列 community を除いた crimes データフレームから行列 matrix_crimes を作成します。
  • この行列の先頭6行を表示します。