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一変量ガウス混合モデルの可視化

モデルはすでに fit_mix_example に当てはめ、パラメータは comp_1、comp_2、comp_3（および proportions）として抽出済みです。これらに対応するクラスタを、密度ヒストグラムと合わせてプロットしてみましょう。

この作業をしやすくするために、環境内に fun_prop() 関数が定義されています。この関数は dnorm のようにガウス分布の密度値を返しますが、比率（proportions）も受け取れるように拡張されています。

この演習はコースの一部です

R で学ぶ Mixture Models

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演習の手順

  • 密度ヒストグラムと各クラスタの密度を一緒にプロットします。データフレーム名は mix_example です。
  • 各クラスタの密度分布を描くには、stat_function() 関数で引数 fun に fun_prop を指定します。

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。

ggplot(___) + ___(aes(x = x, y = ..density..)) + 
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = ___[1], sd = ___[2], 
                proportion = proportions[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = comp_2[1], sd = comp_2[2], 
                proportion = ___[2]))+
  stat_function(geom = "line", fun = ___, 
                args = list(mean = comp_3[1], sd = comp_3[2], 
                proportion = proportions[3]))
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