Dữ liệu tội phạm với `flexmix`
Dữ liệu dạng đếm xuất hiện ở khắp nơi, từ số sản phẩm khách hàng mua trong một cửa hàng đến số lần tương tác của một nhóm người dùng trên Twitter. Việc trích xuất thông tin giá trị dưới dạng các phân nhóm dân số phụ có hành vi tương tự là rất quan trọng trong nhiều ứng dụng. Poisson mixture models (PMM) là công cụ thuận tiện để phân cụm dữ liệu dạng đếm.
Mục tiêu của bài học này là (1) khám phá bộ dữ liệu, (2) áp dụng PMM và dùng một tiêu chí thống kê để chọn số cụm, (3) phân tích các tham số của mô hình và (4) minh họa cách các cộng đồng được nhóm lại tùy theo mức độ tội phạm
Bài tập này là một phần của khóa học
Các Mô hình Hỗn hợp trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Check the dimension
___(crimes)
# Check with glimpse
___(crimes)
# Transform into a matrix, without community
matrix_crimes <- crimes %>%
select(-___) %>%
___()
# Check the first values
___(matrix_crimes)