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
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(___)