绘制估计的簇

到目前为止，您已经在数据框 gaussian_sample 中识别出 2 个簇。本练习将可视化第 10 次迭代得到的簇与数据的拟合情况。向量 means_iter10 和 props_iter10 已经保存到环境中。

为此，您将使用 ggplot2 中的 stat_function()，它可以在现有图形上叠加函数曲线。这里将使用已经创建好的曲线函数 fun_gaussian()，它以高斯分布的均值和比例作为参数。

本练习是课程的一部分

R 中的混合模型

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练习说明

以密度模式绘制变量 x 的直方图，并结合函数 fun_gaussian() 使用 stat_function() 添加估计的曲线。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

___ %>% 
  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]))

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