यूनिवेरिएट Gaussian मिक्सचर मॉडल्स

R में Mixture Models

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

gender %>% head()

  Gender   Height   Weight        BMI
1   Male 73.84702 241.8936 0.04435662
2   Male 68.78190 162.3105 0.03430822
3   Male 74.11011 212.7409 0.03873433
4   Male 71.73098 220.0425 0.04276545
5   Male 69.88180 206.3498 0.04225479
6   Male 67.25302 152.2122 0.03365316

gender %>% select(-Gender) %>% head()

    Height   Weight        BMI
1 73.84702 241.8936 0.04435662
2 68.78190 162.3105 0.03430822
3 74.11011 212.7409 0.03873433
4 71.73098 220.0425 0.04276545
5 69.88180 206.3498 0.04225479
6 67.25302 152.2122 0.03365316

मिक्सचर मॉडल्स से मॉडलिंग

कौन-सा उपयुक्त probability distribution है?
कितनी उप-आबादियाँ मानें?
पैरामीटर्स कौन-से हैं और उनका आकलन कैसे करें?

head(gender %>% select(-Gender))

    Height   Weight        BMI
1 73.84702 241.8936 0.04435662
2 68.78190 162.3105 0.03430822
3 74.11011 212.7409 0.03873433
4 71.73098 220.0425 0.04276545
5 69.88180 206.3498 0.04225479
6 67.25302 152.2122 0.03365316

head(gender %>% select(Weight))

gender %>% 
  ggplot(aes(x = Weight)) + geom_histogram(bins = 100)

कौन-सा डिस्ट्रीब्यूशन?

हिस्टोग्राम

Gaussian डिस्ट्रीब्यूशन्स

कितने क्लस्टर्स?

कौन-से पैरामीटर्स और उनका आकलन कैसे?

कौन-से पैरामीटर्स?

दो means
दो standard deviations
दो proportions

इनका आकलन कैसे करें?

EM algorithm, flexmix में implement

अभ्यास करते हैं!

R में Mixture Models