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연습 문제

K-평균: 평균 실루엣 너비

계층적 클러스터링 결과는 클러스터가 3개였고, 엘보 방법은 2개를 제안했어요. 이번 연습에서는 평균 실루엣 너비를 사용해 k의 "최적" 값을 탐색해 보세요.

지침

100 XP
  • map_dbl()을 사용해 k 값을 2부터 10까지 바꿔 가며 oes 데이터에 대해 pam()을 실행하고, 각 모델에서 평균 실루엣 너비 값인 model$silinfo$avg.width를 추출하세요. 결과 벡터는 sil_width로 저장하세요.
  • k 값과 평균 실루엣 너비 벡터를 포함하는 새 데이터 프레임 sil_df를 만드세요.
  • sil_df의 값을 사용해 k와 평균 실루엣 너비의 관계를 보여주는 선 그래프를 그리세요.