二値画像
データフレームに対応する分布を直感的に理解するには、サンプルを生成してみるのが簡単です。
画像のサイズは2×2ピクセルで、このクラスタにおける各ピクセルが1になる確率は、対応するピクセルについてそれぞれ 0.8、0.8、0.2、0.9 です。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ Mixture Models
演習の手順
- クラスタ1から二値画像を100個生成します。まずは4つの各ピクセルを二値サンプルとしてシミュレーションします。
- 生成した二値画像を確認しましょう。
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。
# 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(___)