サッカーフィールドでのk-meansクラスタリング（パート2）
前の演習では、k-means アルゴリズムを使って lineup データフレームから2チームをクラスタリングすることができました。今度は、k に 3 を指定するとどうなるかを見てみましょう。
アルゴリズムは問題なく動作しますが、この文脈で実際に意味のある結果が得られるでしょうか…
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
kmeans()関数を使い、centers = 3を指定してlineupデータのk-meansモデルmodel_km3を作成します。- モデルからクラスターの割り当てベクトル
model_km3$clusterを取り出し、変数clust_km3に格納します。 - クラスターの割り当てを
cluster列としてlineupデータフレームに追加し、結果をlineup_km3という新しいデータフレームに保存します。 - ggplot を使って各選手のフィールド上の位置をプロットし、クラスターごとに色分けします。
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。
# Build a kmeans model
model_km3 <- ___
# Extract the cluster assignment vector from the kmeans model
clust_km3 <- ___
# Create a new data frame appending the cluster assignment
lineup_km3 <- ___
# Plot the positions of the players and color them using their cluster
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = factor(___))) +
geom_point()