Trực quan hóa các cụm
Đến đây, bạn đã có đủ mọi thứ để vẽ các điểm quan sát cùng với các ellipse biểu diễn các cụm.
Ngoài ra, nếu muốn gán mỗi quan sát vào một trong hai cụm, bạn có thể dùng hàm clusters() và so sánh kết quả với nhãn thật. Nhắc lại: khi chỉ dùng biến Weight để phân cụm dữ liệu, chúng ta đã dự đoán đúng 4500 nữ và 4556 nam. Hãy xem liệu việc bổ sung thêm một biến có giúp tách các cụm tốt hơn không.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các Mô hình Hỗn hợp trong R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
geom_point()để vẽ biểu đồ phân tán choWeightvàBMI. Thêm vào biểu đồ này hai ellipse đã lưu trongellipses_comp_numberbằng hàmgeom_path(). - Lưu ý: cần chuyển các ellipse thành một data frame.
- Tô màu cụm 1 là đỏ và cụm 2 là xanh dương.
- Tính bảng tần suất cho nhãn thật lưu trong biến
Genderso với nhãn dự đoán ước lượng bởiclusters.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Plot the ellipses
gender %>%
ggplot(aes(x = ___, y = ___)) + ___()+
geom_path(data = data.frame(ellipse_comp_1), aes(x=x,y=y), col = "___") +
geom_path(data = data.frame(ellipse_comp_2), aes(x=x,y=y), col = "___")
# Check the assignments
table(gender$Gender, clusters(fit_with_cov))