SAD -Porównywanie klastrowań i EM

Dziś spróbujemy swoich sił w modelach związanych z mieszankami rozkładów. Slajdy są tu.

Na początek zainstalujmy pakiet mixtools:

install.packages(“mixtools”)
library(“mixtools”)

1. Zapoznaj się ze zbiorem faithful

data(faithful)

summary(faithful)

plot(faithful)

2. Używając funkcji normalmixEM, dopasuj modele mieszane do jednowymiarowych zmiennych eruptions i waiting oraz do ich rozkładu łącznego (mvnormalmixEM).

3. Wygeneruj zbiór danych z rozkładu mieszanego 2 wymiarowego o tych samych wariancjach lecz zróżnicowanych wagach (p1=0.9), zrekonstruuj składowe przy pomocy funkcji EM, użyj też metody k-średnich

4. Wygeneruj zbiór danych z rozkładu mieszanego 2 wymiarowego o różnych wariancjach (sigma1=5xsigma2) lecz zrównoważonych wagach (p1=p2), zrekonstruuj składowe przy pomocy funkcji EM, użyj też metody k-średnich

5. Wygeneruj zbiór danych z dwóch składowych o różnych średnich. Zwiększaj wariancję dopóty, dopóki jesteś w stanie zrekonstruować dobrze parametry rozkładu.

6*. Dla sytuacji, gdzie dobrze rozpoznajesz parametry rozkładów metodami k-średnich i EM, spróbuj estymować zbyt wiele klastrów i porównaj, która z funkcji oceny z wykładu (Rand index, Jaccard index, Variation of Information) najlepiej oddaje rosnącą różnorodność wyników klastrowania.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *