ПочатиПочніть безкоштовно

Побудуйте графік оцінених кластерів

На цьому етапі ви виявили два кластери в датафреймі gaussian_sample. У цій вправі ви візуалізуєте, як оцінені кластери для ітерації 10 узгоджуються з даними. Вектори means_iter10 і props_iter10 уже збережено в середовищі.

Для цього ви використаєте функцію з пакета ggplot2 під назвою stat_function(), яка дає змогу накладати функцію поверх наявного графіка. Ви застосуєте заздалегідь створену функцію кривої fun_gaussian(), яка приймає як аргументи середнє значення та частку для розподілу Гауса.

Ця вправа є частиною курсу

Мішанинні моделі в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Побудуйте гістограму змінної x у режимі щільності та додайте оцінені криві за допомогою stat_function() у поєднанні з функцією fun_gaussian().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

___ %>% 
  ggplot() + geom_histogram(aes(x = ___, y = ___), bins = 200) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
                args = list(mean = means_iter10[1], proportion = ___[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_gaussian,
                args = list(mean = ___[2], proportion = props_iter10[2]))
Редагувати та запускати код