Hierarchisches Clustering mit Ergebnissen

In dieser Übung erstellst du dein erstes hierarchisches Clustering-Modell mit der Funktion hclust().

Wir haben Daten mit zwei Dimensionen erzeugt und in einer Variablen namens x abgelegt. Deine Aufgabe ist es, ein hierarchisches Clustering-Modell für x zu erstellen. Denk daran: Der erste Schritt beim hierarchischen Clustering ist, die Ähnlichkeit zwischen Beobachtungen zu bestimmen — das machst du mit der Funktion dist().

Anschließend schaust du dir die Struktur des resultierenden Modells mit der Funktion summary() an.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Unüberwachtes Lernen in R</Kurs>

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Fitte ein hierarchisches Clustering-Modell für x mit der Funktion hclust(). Speichere das Ergebnis in hclust.out.
Untersuche das Ergebnis mit der Funktion summary().

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create hierarchical clustering model: hclust.out
hclust.out <- ___

# Inspect the result

Code bearbeiten und ausführen