階層型クラスタリング：探索の準備

oes データのクラスタリングが完成しました。ggplot2 でクラスターを探索する前に、oes データ行列を整然とした（tidy）データフレームに変換し、各職業にクラスターを割り当てる必要があります。

この演習はコースの一部です

Rによるクラスター分析

演習の手順

oes データ行列から df_oes データフレームを作成します。このとき、tibble ライブラリの rownames_to_column() を使って行名を列として保持してください。
cutree() を h = 100,000 で使用して、クラスター割り当てベクトル cut_oes を作成します。
クラスターの割り当てを cluster 列として df_oes データフレームに追加し、結果を clust_oes という新しいデータフレームに保存します。
tidyr() ライブラリの pivot_longer() 関数を使ってデータを ggplot2 分析に適した形式に変換し、整形済みのデータフレームを gathered_oes として保存します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

dist_oes <- dist(oes, method = 'euclidean')
hc_oes <- hclust(dist_oes, method = 'average')

library(tibble)
library(tidyr)

# Use rownames_to_column to move the rownames into a column of the data frame
df_oes <- rownames_to_column(as.data.frame(___), var = 'occupation')

# Create a cluster assignment vector at h = 100,000
cut_oes <- cutree(___, h = ___)

# Generate the segmented oes data frame
clust_oes <- mutate(___, cluster = ___)

# Create a tidy data frame by gathering the year and values into two columns
gathered_oes <- pivot_longer(data = ___, 
                       cols = -c(occupation, cluster),
                       names_to = "year",               
                       values_to = "mean_salary" )

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