結果を比較しましょう
ミクスチャーモデルでは、各観測値がそれぞれのクラスタに属する確率を推定します。ただし、各観測値を「最も確率が高い」クラスタに割り当てたい場合は、flexmix パッケージの clusters() 関数を使えます。
mix_example データセットはシミュレーションなので、各観測値の真のラベルが実は分かっています。これは変数 assignment に格納されています。この演習の目的は、clusters() 関数が割り当てたラベルと、真の割り当てを比較することです。
この演習はコースの一部です
R で学ぶ Mixture Models
演習の手順
clusters()の最初の6要素を確認します。- 真のラベルの最初の6要素を確認します。
table()関数を使って、行を真のラベル、列を予測ラベルとする度数表を作成します。
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。
# Explore the first assignments
___(___(fit_mix_example))
# Explore the first real labels
___(mix_example$___)
# Create frequency table
___(___, clusters(fit_mix_example))