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Exercice

Beaucoup de k, beaucoup de modèles

Même si l'ensemble de données lineup a clairement une valeur connue de k, bien souvent le nombre optimal de grappes n'est pas connu et doit être estimé.

Dans cet exercice, vous utiliserez map_dbl() de la bibliothèque purrr pour exécuter k-means avec des valeurs de k allant de 1 à 10 et extraire, pour chacun, la somme totale des carrés intra-grappe. Ce sera la première étape pour visualiser le graphique du coude (elbow plot).

Instructions

100 XP
  • Utilisez map_dbl() pour exécuter kmeans() sur les données lineup avec des valeurs de k allant de 1 à 10 et extraire la valeur de somme totale des carrés intra-grappe de chaque modèle : model$tot.withinss. Stockez le vecteur résultant dans tot_withinss.
  • Créez un nouveau tableau de données elbow_df contenant les valeurs de k et le vecteur de somme totale des carrés intra-grappe.