เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ภาพแบบไบนารี

วิธีที่ง่ายในการทำความเข้าใจว่าการแจกแจงความน่าจะเป็นสัมพันธ์กับ data frame อย่างไร คือการสุ่มตัวอย่างข้อมูล

ขนาดของภาพคือ 2 x 2 พิกเซล และความน่าจะเป็นที่แต่ละพิกเซลจะมีค่าเป็น 1 ในคลัสเตอร์นี้คือ 0.8, 0.8, 0.2 และ 0.9 ตามลำดับ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Mixture Models ใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างภาพแบบไบนารี 100 ภาพจากคลัสเตอร์ที่ 1 โดยเริ่มจากการจำลองพิกเซลทั้งสี่ให้เป็นตัวอย่างแบบไบนารี
  • ดูผลลัพธ์ของภาพแบบไบนารีที่สร้างขึ้น

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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(___)
แก้ไขและรันโค้ด