Дані про злочини з `flexmix`
Даних підрахунків повсюди багато — від кількості товарів, які купують клієнти в магазині, до числа взаємодій групи користувачів у Twitter. Уміння виділяти цінну інформацію як підсукупності зі схожою поведінкою є важливим для багатьох застосувань. Моделі сумішей Пуассона (Poisson mixture models, PMM) — зручний інструмент для кластеризації даних підрахунків.
Цілі цього уроку: (1) дослідити набір даних, (2) застосувати PMM з використанням статистичного критерію для вибору кількості кластерів, (3) проаналізувати параметри моделі та (4) показати, як об'єднуються спільноти залежно від рівня злочинності.
Ця вправа є частиною курсу
Мішанинні моделі в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Check the dimension
___(crimes)
# Check with glimpse
___(crimes)
# Transform into a matrix, without community
matrix_crimes <- crimes %>%
select(-___) %>%
___()
# Check the first values
___(matrix_crimes)