추정된 클러스터 시각화하기
이제 gaussian_sample 데이터 프레임에서 두 개의 클러스터를 확인하셨어요. 이 연습에서는 10번째 반복(iteration)에서 추정된 클러스터가 데이터에 어떻게 맞는지 시각화해 보겠습니다. 벡터 means_iter10과 props_iter10은 이미 환경에 저장되어 있어요.
이를 위해 기존 플롯 위에 함수를 겹쳐 그릴 수 있게 해주는 ggplot2의 stat_function()을 사용합니다. 사용할 함수는 평균과 가우시안의 비율을 인수로 받는 미리 만들어 둔 곡선 함수 fun_gaussian()입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 Mixture Models
연습 안내
변수 x의 히스토그램을 밀도 모드로 그린 다음, fun_gaussian() 함수와 함께 stat_function()을 사용해 추정된 곡선을 추가하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
___ %>%
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]))