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Visualisierung eines Datensatzes zum Zuckergehalt

In dieser Übung erstellst du ein eindimensionales Streudiagramm mit 25 Messwerten zum Zuckergehalt von Softdrinks. Ziel ist es, deutliche Cluster im Datensatz zu visualisieren – als erster Schritt, um mögliche Entscheidungsgrenzen zu identifizieren.

Der Datensatz mit 25 Zuckergehaltsmessungen befindet sich in der Spalte sugar_content des Dataframes df, das bereits für dich geladen wurde.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Support Vector Machines in R

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Anleitung zur Übung

  • Lade das Paket ggplot2.
  • Liste die Variablen im Dataframe df auf.
  • Vervollständige den Code für das Streudiagramm. Verwende den Datensatz df, um die Zuckergehalte entlang der x‑Achse (bei y gleich null) zu plotten.
  • Schreibe ggplot()-Code, um den Zuckergehalt in df als Streudiagramm darzustellen. Erkennst du zwei klar unterscheidbare Cluster, die Proben mit hohem bzw. niedrigem Zuckergehalt entsprechen?

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Load ggplot2
___

# Print variable names
___

# Plot sugar content along the x-axis
plot_df <- ggplot(data = __, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_point() + 
    geom_text(aes(label = sugar_content), size = 2.5, vjust = 2, hjust = 0.5)

# Display plot
plot_df
Code bearbeiten und ausführen