Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Trực quan hóa Mô hình Hỗn hợp Gaussian một biến

Vì bạn đã khớp mô hình vào fit_mix_example và trích xuất các tham số vào comp_1, comp_2comp_3 (cũng như các proportions), giờ hãy vẽ các cụm tương ứng cùng với histogram mật độ.

Để hỗ trợ mục tiêu này, hàm fun_prop() đã được định nghĩa sẵn trong môi trường. Hàm này cung cấp các giá trị mật độ cho một phân phối Gaussian, tương tự dnorm, nhưng được mở rộng để chấp nhận cả tỷ lệ (proportions).

Bài tập này là một phần của khóa học

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Vẽ biểu đồ histogram mật độ kèm theo đường mật độ của từng cụm. Nhớ rằng data frame tên là mix_example.
  • Dùng hàm stat_function() với đối số fun bằng fun_prop để vẽ phân bố mật độ cho mỗi cụm.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

ggplot(___) + ___(aes(x = x, y = ..density..)) + 
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = ___[1], sd = ___[2], 
                proportion = proportions[1])) +
  stat_function(geom = "line", fun = fun_prop, 
                args = list(mean = comp_2[1], sd = comp_2[2], 
                proportion = ___[2]))+
  stat_function(geom = "line", fun = ___, 
                args = list(mean = comp_3[1], sd = comp_3[2], 
                proportion = proportions[3]))
Chỉnh sửa và Chạy Mã