Hierarchisches Clustering: Berufs-Bäume
In der vorherigen Übung hast du gelernt, dass die oes-Daten ohne zusätzliche Vorverarbeitung für hierarchisches Clustering bereit sind. In dieser Übung führst du die nötigen Schritte aus, um ein Dendrogramm der Berufe auf Basis ihrer jährlichen Durchschnittsgehälter zu erstellen und mit einer Höhe von 100,000 Cluster vorzuschlagen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Clusteranalyse in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne die euklidische Distanz zwischen den Berufen und speichere sie in
dist_oes. - Führe hierarchisches Clustering mit average Linkage aus und speichere das Ergebnis in
hc_oes. - Erstelle aus deinem
hclust-Ergebnis mit der Funktionas.dendrogram()ein Dendrogrammobjektdend_oes. - Plotte das Dendrogramm.
- Erstelle mit der Funktion
color_branches()ein neues Dendrogramm, in dem die Cluster bei einer Schnitthöhe von 100,000 eingefärbt sind, und plotte es.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calculate Euclidean distance between the occupations
dist_oes <- dist(___, method = ___)
# Generate an average linkage analysis
hc_oes <- hclust(___, method = ___)
# Create a dendrogram object from the hclust variable
dend_oes <- as.dendrogram(___)
# Plot the dendrogram
plot(___)
# Color branches by cluster formed from the cut at a height of 100000
dend_colored <- color_branches(___, h = ___)
# Plot the colored dendrogram
plot(___)