ÎncepețiÎncepe gratuit

Vizualizează clusterele estimate

Până acum, ai identificat cele două clustere din cadrul de date gaussian_sample. În acest exercițiu, vei vizualiza cât de bine se potrivesc clusterele estimate la iterația 10 cu datele reale. Vectorii means_iter10 și props_iter10 sunt deja salvați în mediul de lucru.

În acest scop, vei folosi funcția stat_function() din ggplot2, care îți permite să suprapui o funcție peste un grafic existent. Funcția pe care o vei utiliza este fun_gaussian() – o funcție de curbă creată special, care primește ca argumente media și proporția distribuției Gaussiene.

Acest exercițiu face parte din cursul

Mixture Models în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Trasează histograma în modul densitate pentru variabila x și adaugă curbele estimate folosind stat_function() împreună cu funcția fun_gaussian().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

___ %>% 
  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]))
Editează și rulează codul