Explorar las ramas cortadas del árbol

La función cutree() que usaste en los ejercicios 5 y 6 también puede cortar un árbol a una altura dada usando el parámetro h. Tómate un momento para explorar los clústeres que has generado en los ejercicios anteriores con alturas 20 y 40.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis de clústeres en R

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Instrucciones del ejercicio

Construye el vector de asignación de clúster clusters_h20 usando cutree() con h = 20.
Añade las asignaciones de clúster como una columna cluster al data frame lineup y guarda el resultado en un nuevo data frame llamado lineup_h20_complete.
Repite los dos pasos anteriores para una altura de 40, generando las variables clusters_h40 y lineup_h40_complete.
Usa ggplot2 para crear un diagrama de dispersión, coloreado por la asignación de clúster para ambas alturas.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

dist_players <- dist(lineup, method = 'euclidean')
hc_players <- hclust(dist_players, method = "complete")

# Calculate the assignment vector with a h of 20
clusters_h20 <- ___

# Create a new data frame storing these results
lineup_h20_complete <- mutate(lineup, cluster = ___)

# Calculate the assignment vector with a h of 40
clusters_h40 <- ___

# Create a new data frame storing these results
lineup_h40_complete <- ___

# Plot the positions of the players and color them using their cluster for height = 20
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = factor(___))) +
  geom_point()

# Plot the positions of the players and color them using their cluster for height = 40

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