āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļŸāļĢāļĩ

Mixture Models āđƒāļ™ R

āļ‚āļąāđ‰āļ™āļāļĨāļēāļ‡4 āļŠāļĄ.

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰ mixture models: āļāļĢāļ­āļšāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļŠāļ°āļ”āļ§āļāđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš probabilistic clustering āđāļĨāļ° classification

R4 āļŠāļĄ.āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?

āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ â†’

āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

Mixture modeling āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđāļ—āļ™āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļĢāļēāļŠāļ™āđƒāļˆāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĒāđƒāļ™ Mixture Models āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāđ‰āļ™āđ€āļ„āļĒ (āđ€āļŠāđˆāļ™ Gaussian, Poisson, Binomial) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļ­āļšāļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļģāđāļ™āļāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ— āļ•āđˆāļēāļ‡āļˆāļēāļāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› āļ•āļĢāļ‡āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļˆāļļāļ”āļˆāļ°āļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄāđƒāļ” āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļ›āļœāļĨāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļāļĢāļĒāđˆāļ­āļĒāđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļŠāđˆāļ™ āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļšāļ—āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āļ­āļēāļˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļŦāļēāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĨāļļāđˆāļĄāļˆāļ°āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ€āļ‰āļžāļēāļ° āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āđ‚āļ›āļĢāđ‚āļĄāļŠāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āļĢāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļ‚āļķāđ‰āļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļĐāļēāļ˜āļĢāļĢāļĄāļŠāļēāļ•āļīāļāļąāļšāđ€āļ­āļāļŠāļēāļĢāļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļĄāļēāļ āļ­āļēāļˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāđ€āļ­āļāļŠāļēāļĢāļ•āļēāļĄāļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļŦāļąāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āđƒāļ”āđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āđ€āļ­āļāļŠāļēāļĢ āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āđˆāļē Mixture Models āļ„āļ·āļ­āļ­āļ°āđ„āļĢ āļĄāļĩāļ§āļīāļ˜āļĩāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļ„āđˆāļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđƒāļ”

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢ

āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļĢāđˆāļēāļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

1

Mixture Models āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāđāļšāļšāļ­āļīāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļˆāļēāļāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ­āļ·āđˆāļ™ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡ Gaussian Mixture Models āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļāļĨāļļāđˆāļĄāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ āļēāļž
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
2

āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ Mixture Models āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ

āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āđāļ™āļ°āļ™āļģāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļĨāļąāļāļ‚āļ­āļ‡ Mixture Models āļ§āļīāļ˜āļĩāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡ āđ‚āļ”āļĒāļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđāļšāļšāļ§āļ™āļ‹āđ‰āļģāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļĩāļĒāļāļ§āđˆāļē Expectation-Maximization algorithm
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
3

Mixture of Gaussians āļ”āđ‰āļ§āļĒ `flexmix`

āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰āđāļŠāļ”āļ‡āļ§āļīāļ˜āļĩāļŸāļīāļ• Gaussian Mixture Models āđƒāļ™āļĄāļīāļ•āļīāļ—āļĩāđˆ 1 āđāļĨāļ° 2 āļ”āđ‰āļ§āļĒāđāļžāđ‡āļāđ€āļāļˆ `flexmix` āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ 10,000 āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļšāļļāļ„āļ„āļĨ āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ āļ™āđ‰āļģāļŦāļ™āļąāļ āļŠāđˆāļ§āļ™āļŠāļđāļ‡ āļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļĄāļ§āļĨāļāļēāļĒ āđāļĨāļ°āđ€āļžāļĻāļ—āļĩāđˆāļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
4

Mixture Models āļ™āļ­āļāđ€āļŦāļ™āļ·āļ­āļˆāļēāļ Gaussian

āđƒāļ™āđ‚āļĄāļ”āļđāļĨāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āđˆāļē Mixture Models āļ‚āļĒāļēāļĒāđ„āļ›āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āļ™āļ­āļāļˆāļēāļ Gaussian āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļ§āļīāļ˜āļĩāļŸāļīāļ•āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ `flexmix` āļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰ āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ āļ āļēāļžāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āļĨāļēāļĒāļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļ­āļēāļŠāļāļēāļāļĢāļĢāļĄāđƒāļ™āđ€āļĄāļ·āļ­āļ‡āļŠāļīāļ„āļēāđ‚āļ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĢāļāļˆāļ°āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļāļĨāļļāđˆāļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļĢāļļāļ›āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āļĨāļēāļĒāļĄāļ·āļ­ āđāļĨāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļŠāļ­āļ‡āļˆāļ°āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļāļĨāļļāđˆāļĄāļŠāļļāļĄāļŠāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
R

Mixture Models āđƒāļ™ R

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļˆāļšāđāļĨāđ‰āļ§

āļĢāļąāļšāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđ€āļĨāļĒ

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™