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K-means : largeurs silhouettes moyennes

Le regroupement hiérarchique donne 3 grappes et la méthode du coude suggère 2. Dans cet exercice, utilisez les largeurs silhouettes moyennes pour déterminer quelle pourrait être la « meilleure » valeur de k.

Cette activité fait partie du cours

Analyse de regroupements dans R

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez map_dbl() pour exécuter pam() avec les données oes pour des valeurs de k allant de 2 à 10 et extraire la valeur de largeur silhouette moyenne de chaque modèle : model$silinfo$avg.width. Enregistrez le vecteur obtenu sous le nom sil_width.
  • Créez un nouveau cadre de données sil_df contenant les valeurs de k et le vecteur de largeurs silhouettes moyennes.
  • Utilisez les valeurs de sil_df pour tracer un graphique linéaire montrant la relation entre k et la largeur silhouette moyenne.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use map_dbl to run many models with varying value of k
sil_width <- map_dbl(2:10,  function(k){
  model <- pam(___, k = ___)
  model$silinfo$avg.width
})

# Generate a data frame containing both k and sil_width
sil_df <- data.frame(
  k = ___,
  sil_width = ___
)

# Plot the relationship between k and sil_width
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous(breaks = 2:10)
Modifier et exécuter le code