이진 이미지
어떤 분포가 데이터 프레임과 어떻게 연결되는지 이해하는 쉬운 방법은 표본을 생성해 보는 거예요.
이미지 크기는 2×2 픽셀이고, 이 군집에서 각 픽셀이 1이 될 확률은 해당 픽셀에 대해 0.8, 0.8, 0.2, 0.9입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Mixture Models
연습 안내
- 군집 1에서 이진 이미지를 100개 생성하세요. 네 개의 각 픽셀을 이진 표본으로 시뮬레이션하는 것부터 시작하세요.
- 생성된 이진 이미지를 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(___)