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계층적 군집화: 직업 덴드로그램

이전 연습 문제에서 oes 데이터가 추가 전처리 없이도 계층적 군집화에 바로 사용할 수 있음을 확인했어요. 이번 연습에서는 직업별 연평균 급여를 바탕으로 덴드로그램을 만들고, 높이 100,000에서 클러스터를 제안해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 군집 분석

강의 보기

연습 안내

  • 직업 간 유클리드 거리를 계산해 dist_oes에 저장하세요.
  • average 연결 방식을 사용해 계층적 군집화를 수행하고 결과를 hc_oes에 저장하세요.
  • hclust 결과에서 as.dendrogram() 함수를 사용해 덴드로그램 객체 dend_oes를 생성하세요.
  • 덴드로그램을 그리세요.
  • color_branches() 함수를 사용해 절단 높이 100,000에서 클러스터 색을 입힌 새로운 덴드로그램을 만들고, 이를 플로팅하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Calculate Euclidean distance between the occupations
dist_oes <- dist(___, method = ___)

# Generate an average linkage analysis 
hc_oes <- hclust(___, method = ___)

# Create a dendrogram object from the hclust variable
dend_oes <- as.dendrogram(___)

# Plot the dendrogram
plot(___)

# Color branches by cluster formed from the cut at a height of 100000
dend_colored <- color_branches(___, h = ___)

# Plot the colored dendrogram
plot(___)
코드 편집 및 실행