เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

พล็อตฮิสโตแกรมของ Gaussian Mixture

เราสามารถใช้ฮิสโตแกรมเพื่อดูภาพรวมของการกระจายตัวของ mixture model ได้ จากฮิสโตแกรม เราอาจสามารถอนุมานได้ว่าโมเดลมีกี่ component และข้อสมมติเกี่ยวกับการกระจายตัวนั้นเหมาะสมหรือไม่

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Mixture Models ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ ggplot() สร้างฮิสโตแกรมสำหรับข้อมูลจำลอง mixture โดยเริ่มจากการแปลง mixture ให้เป็น data frame ที่มีตัวแปร x
  • จากนั้น ใช้ฟังก์ชัน geom_histogram() กำหนดให้แกน y แสดงค่าความหนาแน่น และตั้งจำนวน bin เป็น 50

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Transform into a data frame
mixture <- ___(x = ___)

# Create histogram especifiying that is a density plot
mixture %>% 
  ggplot() + geom_histogram(aes(x = x, y = ___), bins = ___)
แก้ไขและรันโค้ด