Menyiapkan data

Berbeda dengan bab-bab sebelumnya, di mana kami telah menyiapkan data untuk Anda untuk pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised), tujuan bab ini adalah memandu Anda melalui alur kerja yang lebih realistis dan lengkap.

Ingat dari video bahwa langkah pertama adalah mengunduh dan menyiapkan data.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Unsupervised Learning di R

Instruksi latihan

Gunakan fungsi read.csv() untuk mengunduh file CSV (comma-separated values) yang berisi data dari URL yang disediakan. Simpan hasilnya ke wisc.df.
Gunakan as.matrix() untuk mengonversi fitur data (pada kolom 3 hingga 32) menjadi sebuah matriks. Simpan ke variabel bernama wisc.data.
Tetapkan nama baris wisc.data menggunakan nilai yang saat ini terdapat pada kolom id dari wisc.df. Meskipun tidak sepenuhnya wajib, ini akan membantu Anda melacak berbagai observasi sepanjang proses pemodelan.
Terakhir, buat sebuah vektor bernama diagnosis yang bernilai 1 jika diagnosis ganas ("M") dan 0 selain itu. Perhatikan bahwa R mengonversi TRUE menjadi 1 dan FALSE menjadi 0.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

url <- "https://assets.datacamp.com/production/course_1903/datasets/WisconsinCancer.csv"

# Download the data: wisc.df


# Convert the features of the data: wisc.data


# Set the row names of wisc.data
row.names(wisc.data) <- wisc.df$___

# Create diagnosis vector
diagnosis <- as.numeric(wisc.df$diagnosis == ___)

Edit dan Jalankan Kode

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Unsupervised Learning di R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Mulai Kursus Gratis

Algoritma k-means adalah salah satu pendekatan umum untuk clustering. Pelajari bagaimana algoritma ini bekerja di balik layar, terapkan clustering k-means di R, visualisasikan dan interpretasikan hasilnya, serta pilih jumlah klaster saat jumlahnya tidak diketahui sebelumnya. Pada akhir bab, Anda akan menerapkan clustering k-means pada himpunan data "dunia nyata" yang menyenangkan!

Exercise 1: Selamat datang di kursus ini!Exercise 2: Identifikasi masalah clustering Exercise 3: Pengenalan pengelompokan k-means Exercise 4: Pengelompokan k-means Exercise 5: Hasil dari kmeans()Exercise 6: Memvisualisasikan dan menafsirkan hasil kmeans()Exercise 7: Cara kerja k-means dan hal-hal praktis Exercise 8: Menangani algoritme acak Exercise 9: Memilih jumlah klaster Exercise 10: Pengantar data Pokemon Exercise 11: Hal-hal praktis: bekerja dengan data nyata Exercise 12: Tinjauan k-means clustering

Hierarchical clustering adalah metode populer lainnya untuk clustering. Tujuan bab ini adalah membahas cara kerjanya, cara menggunakannya, dan bagaimana perbandingannya dengan clustering k-means.

Exercise 1: Pengantar pengelompokan hierarkis Exercise 2: Pengelompokan hierarkis dengan hasil Exercise 3: Memilih jumlah klaster Exercise 4: Menafsirkan dendrogram Exercise 5: Memotong pohon Exercise 6: Keterkaitan clustering dan hal-hal praktis Exercise 7: Metode linkage Exercise 8: Membandingkan metode linkage Exercise 9: Hal praktis: penskalaan Exercise 10: Membandingkan kmeans() dan hclust()Exercise 11: Tinjauan pengelompokan hierarkis

Principal component analysis, atau PCA, adalah pendekatan umum untuk pengurangan dimensi. Pelajari secara tepat apa yang dilakukan PCA, visualisasikan hasil PCA dengan biplot dan scree plot, serta tangani isu-isu praktis seperti melakukan centering dan scaling pada data sebelum menjalankan PCA.

Exercise 1: Pengantar PCA Exercise 2: PCA menggunakan prcomp()Exercise 3: Hasil PCA Exercise 4: Hasil tambahan dari PCA Exercise 5: Memvisualisasikan dan menafsirkan hasil PCA Exercise 6: Menafsirkan biplot (1)Exercise 7: Menafsirkan biplot (2)Exercise 8: Varians yang dijelaskan Exercise 9: Visualisasikan ragam yang dijelaskan Exercise 10: Isu praktis pada PCA Exercise 11: Isu praktis: penskalaan Exercise 12: Kegunaan tambahan PCA dan rangkuman

Tujuan bab ini adalah membimbing Anda melalui analisis lengkap menggunakan teknik unsupervised learning yang dibahas dalam tiga bab pertama. Anda akan memperluas apa yang telah dipelajari dengan menggabungkan PCA sebagai langkah prapemrosesan untuk clustering menggunakan data yang terdiri atas pengukuran inti sel dari massa payudara manusia.

Exercise 1: Pengantar studi kasus Exercise 2: Menyiapkan data

Latihan Saat Ini

Exercise 3: Analisis data eksploratori Exercise 4: Melakukan PCA Exercise 5: Menafsirkan hasil PCA Exercise 6: Varians yang dijelaskan Exercise 7: Ulasan PCA dan langkah selanjutnya Exercise 8: Mengkomunikasikan hasil PCA Exercise 9: Klasterisasi hierarkis pada data studi kasus Exercise 10: Hasil pengelompokan hierarkis Exercise 11: Memilih jumlah klaster Exercise 12: Klasterisasi k-means dan membandingkan hasil Exercise 13: Clustering pada hasil PCA Exercise 14: Ringkasan dan tinjauan