계층적 클러스터링: 탐색 준비

이제 oes 데이터에 대한 잠재적 클러스터링을 만들었습니다. ggplot2로 이 클러스터를 탐색하려면, 각 직업에 클러스터를 할당한 뒤 oes 데이터 행렬을 정돈된 데이터 프레임으로 변환해야 합니다.

tibble 라이브러리의 rownames_to_column()을 사용해 행 이름을 열로 보존하면서 oes data.matrix로부터 df_oes 데이터 프레임을 만드세요.
cutree()를 사용해 h = 100,000으로 클러스터 할당 벡터 cut_oes를 만드세요.
클러스터 할당을 cluster 열로 df_oes 데이터 프레임에 추가하고, 결과를 clust_oes라는 새 데이터 프레임으로 저장하세요.
tidyr() 라이브러리의 pivot_longer() 함수를 사용해 ggplot2 분석에 적합한 형식으로 데이터를 재구조화하고, 정돈된 데이터 프레임을 gathered_oes로 저장하세요.

Exercise