flexmix로 베르누이 혼합 모형

R로 배우는 Mixture Models

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

문제

데이터셋

digits_sample <- as.matrix(digits)
dim(digits_sample)

320 256

show_digit(digits_sample[320,])

베르누이 혼합 모형 적합

bernoulli_mix_model <- flexmix(digits_sample~1,
              k=2,
              model=FLXMCmvbinary(),
              control = list(tolerance = 1e-15, iter.max = 1000))

digits_sample은 행렬입니다
FLXMCmvbinary()는 베르누이 분포를 지정합니다

비율

prior(bernoulli_mix_model)

0.503125 0.496875

parameters() 함수

param_comp1 <- parameters(bernoulli_mix_model, component = 1)
param_comp2 <- parameters(bernoulli_mix_model, component = 2)
dim(param_comp1)

256   1

head(param_comp1, 4)

             Comp.1
center.V1 0.3291926
center.V2 0.5093168
center.V3 0.6645963
center.V4 0.7639751

컴포넌트 1 시각화

show_digit(param_comp1)

컴포넌트 2 시각화

show_digit(param_comp2)

연습해 봅시다!

R로 배우는 Mixture Models