Imagini binare
O modalitate simplă de a înțelege cum se raportează o distribuție la un cadru de date este să generezi eșantioane.
Dimensiunea imaginilor este de 2 pe 2 pixeli, iar probabilitatea de a fi 1 pentru acest cluster este de 0,8, 0,8, 0,2 și 0,9 pentru pixelul corespunzător.
Acest exercițiu face parte din cursul
Mixture Models în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Generează 100 de imagini binare din clusterul unu. Începe prin a simula fiecare dintre cei patru pixeli ca un eșantion binar.
- Aruncă o privire asupra imaginilor binare generate.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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(___)