โครงสร้างของ Mixture Models

Mixture Models ใน R

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

คำอธิบาย Mixture Models

1. การแจกแจงความน่าจะเป็นที่เหมาะสมคืออะไร?
   • ทำความรู้จักกับการแจกแจงความน่าจะเป็นแบบต่างๆ
2. ควรพิจารณากี่กลุ่มย่อย?
   • ใช้เกณฑ์ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือเกณฑ์ทางสถิติ
3. พารามิเตอร์และการประมาณค่ามีอะไรบ้าง?
   • ใช้วิธีที่ยอดเยี่ยมอย่าง EM Algorithm!

ตัวอย่างที่ 1: ชุดข้อมูลเพศ

ตัวอย่างที่ 1: ผลลัพธ์ชุดข้อมูลเพศ

1. การแจกแจงใด? Bivariate Gaussian Distribution
2. กี่คลัสเตอร์? สองคลัสเตอร์
3. ค่าประมาณคืออะไร? ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และสัดส่วน

ตัวอย่างที่ 2: ตัวเลขลายมือ

ตัวอย่างที่ 2: ผลลัพธ์ตัวเลขลายมือ

1. การแจกแจงใด? Bernoulli Distribution
2. กี่คลัสเตอร์? สองคลัสเตอร์
3. ค่าประมาณคืออะไร? ความน่าจะเป็นเฉลี่ยที่เป็น 1 ของทุกจุด และสัดส่วน

ตัวอย่างที่ 3: ประเภทอาชญากรรม

ตัวอย่างที่ 3: ผลลัพธ์ประเภทอาชญากรรม

1. การแจกแจงใด? Multivariate Poisson Distribution
2. กี่คลัสเตอร์? หกคลัสเตอร์
3. ค่าประมาณคืออะไร? จำนวนอาชญากรรมเฉลี่ยตามประเภท และสัดส่วน

มาฝึกกันเถอะ!

Mixture Models ใน R