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推定されたクラスタをプロットする

ここまでで、データフレーム gaussian_sample に含まれる2つのクラスタを見つけました。この演習では、10回目の反復で推定したクラスタがデータにどのように当てはまるかを可視化します。ベクトル means_iter10 と props_iter10 はすでに環境に保存されています。

そのために、既存のプロット上に関数を重ね描きできる ggplot2 の stat_function() を使います。ここでは、平均とガウシアンの比率を引数に取るカーブ関数 fun_gaussian() を用います。

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

変数 x のヒストグラムを密度モードで描き、fun_gaussian() と組み合わせた stat_function() を使って推定したカーブを追加してください。

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() + geom_histogram(aes(x = ___, y = ___), bins = 200) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
                args = list(mean = means_iter10[1], proportion = ___[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
                args = list(mean = ___[2], proportion = props_iter10[2]))
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