繪製估計的叢集

此時，你已經在資料框 gaussian_sample 中找出了兩個叢集。在這個練習中，你將視覺化第 10 次迭代所得的估計叢集與資料的貼合程度。向量 means_iter10 與 props_iter10 已經儲存在環境中。

為了達成這個目的，你會使用 ggplot2 的 stat_function()，它可以把一個函式疊加到既有的圖上。你將使用一個名為 fun_gaussian() 的曲線函式，它以高斯分配的平均數與比例作為引數。

本練習屬於課程

R 中的混合模型

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練習說明

以密度模式繪製變數 x 的直方圖，並使用 stat_function() 搭配 fun_gaussian() 加上估計出的曲線。

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。

___ %>% 
  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]))

編輯並執行程式碼