ケースデータの階層的クラスタリング
この演習の目的は、観測データに対して階層的クラスタリングを行うことです。第2章で学んだように、この種のクラスタリングでは、データに存在する自然なグループの数をあらかじめ仮定しません。
階層的クラスタリングの準備として、まずすべての観測ペア間の距離を計算します。さらに、クラスタを結合する方法にはいくつかの種類があり、single（単一連結法）、complete（完全連結法）、average（平均連結法）が最も一般的な連結方法です。
この演習はコースの一部です
R による教師なし学習
演習の手順
これまでに作成した wisc.data、diagnosis、wisc.pr、pve という変数は、ワークスペースで利用できます。
wisc.dataのデータをスケーリングし、結果をdata.scaledに割り当てます。- スケーリングした新しいデータセットで、すべての観測ペア間の（ユークリッド）距離を計算し、結果を
data.distに割り当てます。 - 完全連結法を使って階層的クラスタリングモデルを作成します。
hclust()のmethod引数を手動で指定し、結果をwisc.hclustに割り当てます。
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。
# Scale the wisc.data data: data.scaled
# Calculate the (Euclidean) distances: data.dist
# Create a hierarchical clustering model: wisc.hclust