Zacznij terazZacznij za darmo

Obrazy binarne

Dobrym sposobem na zrozumienie, jak rozkład odnosi się do ramki danych, jest generowanie próbek.

Rozmiar obrazów wynosi 2 na 2 piksele, a prawdopodobieństwo przyjęcia wartości 1 dla tego klastra wynosi odpowiednio 0,8, 0,8, 0,2 i 0,9 dla każdego piksela.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele mieszane w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wygeneruj 100 binarnych obrazów z klastra pierwszego. Zacznij od zasymulowania każdego z czterech pikseli jako próbki binarnej.
  • Przyjrzyj się wygenerowanym obrazom binarnym.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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(___)
Edytuj i uruchom kod