НачатьНачать бесплатно

Визуализация одномерной модели гауссовой смеси

Вы подогнали модель и сохранили результат в fit_mix_example, а также извлекли параметры в переменные comp_1, comp_2 и comp_3 (а также proportions). Теперь построим соответствующие кластеры на гистограмме плотности.

Для этого в среде уже определена функция fun_prop(). Она возвращает значения плотности гауссова распределения, аналогично dnorm, но дополнительно принимает пропорции в качестве аргумента.

Это упражнение является частью курса

Смесевые модели в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Постройте гистограмму плотности вместе с плотностью каждого кластера. Обратите внимание, что фрейм данных называется mix_example.
  • Используйте функцию stat_function() с аргументом fun, равным fun_prop, чтобы отобразить распределение плотности для каждого кластера.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

ggplot(___) + ___(aes(x = x, y = ..density..)) + 
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = ___[1], sd = ___[2], 
                proportion = proportions[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = comp_2[1], sd = comp_2[2], 
                proportion = ___[2]))+
  stat_function(geom = "line", fun = ___, 
                args = list(mean = comp_3[1], sd = comp_3[2], 
                proportion = proportions[3]))
Редактировать и запускать код