視覺化叢集
到目前為止，你已經擁有把觀測值與代表各叢集的橢圓一起繪製所需的一切。
另外，如果你想把每個觀測值指派到兩個叢集其中之一，可以使用函式 clusters()，再把結果與真實標籤比較。提醒一下，當我們只用變數 Weight 進行叢集時，正確預測了 4500 位女性與 4556 位男性。現在看看在加入另一個變數後，是否能把叢集分得更清楚。
本練習屬於課程
R 中的混合模型
練習說明
- 使用
geom_point()為Weight與BMI繪製散佈圖。再用geom_path()將儲存在ellipses_comp_number的兩個橢圓加入此圖。 - 注意，這些橢圓需要先轉換成 data frame。
- 將叢集 1 著色為紅色、叢集 2 著色為藍色。
- 估計變數
Gender中真實標籤與由clusters預測標籤之間的列聯表（次數表）。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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))