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연습 문제

일변량 가우시안 혼합 모델 시각화

모델을 fit_mix_example에 적합하고, 추정된 모수를 comp_1, comp_2, comp_3(그리고 proportions)로 추출해 두었으니, 이제 밀도 히스토그램과 함께 해당 클러스터들을 시각화해 보겠습니다.

이를 쉽게 하기 위해 환경에 fun_prop() 함수가 정의되어 있습니다. 이 함수는 dnorm처럼 가우시안 분포의 밀도 값을 제공하지만, 비율(proportions)도 함께 받아서 처리하도록 확장되어 있습니다.

지침

100 XP
  • 밀도 히스토그램과 각 클러스터의 밀도를 함께 그리세요. 데이터 프레임 이름은 mix_example입니다.
  • 각 클러스터의 밀도 분포를 그리려면 fun 인수에 fun_prop를 지정해 stat_function() 함수를 사용하세요.