Binära bilder
Ett enkelt sätt att förstå hur en fördelning relaterar till en dataram är att generera sampel.
Bilderna är 2 gånger 2 pixlar stora, och sannolikheten att en pixel har värdet 1 i detta kluster är 0,8, 0,8, 0,2 respektive 0,9 för motsvarande pixel.
Den här övningen är en del av kursen
Blandningsmodeller i R
Övningsinstruktioner
- Generera 100 binära bilder från kluster ett. Börja med att simulera var och en av de fyra pixlarna som ett binärt sampel.
- Ta en titt på de genererade binära bilderna.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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(___)