先ほど作成した階層的クラスタリングモデルを使って、特定の数のクラスタが存在する高さ(またはクラスタ間の距離)を調べましょう。以前に作成した変数 wisc.data、diagnosis、wisc.pr、pve、wisc.hclust は、すべてワークスペースに保存されています。
wisc.data
diagnosis
wisc.pr
pve
wisc.hclust
plot() 関数を使うと、クラスタリングモデルが4つのクラスタになる高さはいくつですか。
plot()
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
k-means 法はクラスタリングの代表的な手法の一つです。このアルゴリズムの仕組みを理解し、R で k-means クラスタリングを実装し、結果を可視化して解釈する方法を学びます。さらに、事前にクラスタ数がわからない場合の決め方も学びます。この章の最後には、楽しい「実世界」のデータセットに k-means クラスタリングを適用します。
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