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연습 문제

K-means: 엘보 분석

이전 연습 문제에서는 덴드로그램을 활용해 3개의 클러스터를 제안했어요. 이번 연습 문제에서는 k-means 엘보 플롯을 이용해 "가장 적절한" 클러스터 개수를 제안해 봅시다.

지침

100 XP
  • map_dbl()을 사용해 k 값을 1부터 10까지 바꿔 가며 oes 데이터로 kmeans()를 실행하고, 각 모델에서 클러스터 내 제곱합의 전체 합 값(model$tot.withinss)을 추출하세요. 결과 벡터는 tot_withinss로 저장하세요.
  • k 값과 클러스터 내 제곱합의 전체 합 벡터를 담은 새 데이터 프레임 elbow_df를 만드세요.
  • elbow_df의 값을 사용해 k와 클러스터 내 제곱합의 전체 합 간의 관계를 나타내는 선 그래프를 그리세요.