Mô hình trộn Gaussian hai biến

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

Dữ liệu giới tính

Một biến

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

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

Hai biến

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
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Một biến

Hai biến

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Mô hình hóa với mô hình trộn

  1. Phân phối xác suất phù hợp là gì?
    • Phân phối Gaussian hai biến
  2. Nên xét bao nhiêu quần thể con?
    • Hai cụm
  3. Các tham số và ước lượng của chúng là gì?
    • Trung bình (giờ là 2 chiều), "độ lệch chuẩn" (giờ là ma trận) và tỷ lệ
    • Dùng flexmix để ước lượng
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Phân phối Gaussian hai biến

mean

10  5

covariance_matrix

     [,1] [,2]
[1,]   25    0
[2,]    0   25
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Phân phối Gaussian hai biến

mean

10  5

covariance_matrix

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

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Quay lại dữ liệu giới tính

  1. Phân phối nào?
    • Phân phối Gaussian hai biến
  2. Bao nhiêu cụm?
    • Hai
  3. Tham số nào?
    • Tỷ lệ
    • Trung bình
    • Ma trận hiệp phương sai
Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Cùng luyện tập nào!

Các Mô hình Hỗn hợp trong R

Preparing Video For Download...