Modelli a Mixture Gaussiana bivariata

Modelli di Mixture in R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Dati su genere

Una variabile

gender %>% 
    select(Weight) %>% 
    head()

    Weight
1 241.8936
2 162.3105
3 212.7409
4 220.0425
5 206.3498
6 152.2122

Due variabili

gender %>% 
    select(Weight, BMI) %>% 
    head()

    Weight        BMI
1 241.8936 31.18576
2 162.3105 24.12104
3 212.7409 27.23291
4 220.0425 30.06706
5 206.3498 29.70803
6 152.2122 23.66049
Modelli di Mixture in R

Una variabile

Due variabili

Modelli di Mixture in R

Modellare con i modelli a mixture

  1. Qual è la distribuzione adatta?
    • Distribuzione gaussiana bivariata
  2. Quante sotto-popolazioni considerare?
    • Due cluster
  3. Quali sono i parametri e le stime?
    • Le medie (ora in 2 dimensioni), la "deviazione standard" (ora una matrice) e le proporzioni
    • flexmix per le stime
Modelli di Mixture in R

Distribuzione gaussiana bivariata

mean

10  5

covariance_matrix

     [,1] [,2]
[1,]   25    0
[2,]    0   25
Modelli di Mixture in R

Distribuzione gaussiana bivariata

mean

10  5

covariance_matrix

     [,1] [,2]
[1,]   25   20
[2,]   20   25

Modelli di Mixture in R

Torniamo ai dati su genere

  1. Quale distribuzione?
    • Distribuzione gaussiana bivariata
  2. Quanti cluster?
    • Due
  3. Quali parametri?
    • Le proporzioni
    • Le medie
    • Le matrici di covarianza
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Esercitiamoci!

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