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  3. R로 배우는 군집 분석
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Exercise

여러 K, 여러 모델

lineup 데이터셋은 k의 값이 명확하지만, 실제로는 최적 클러스터 개수를 모르는 경우가 많아 추정이 필요해요.

이번 연습에서는 purrr 라이브러리의 map_dbl()을 사용해 k 값을 1부터 10까지 바꾸어 가며 k-means를 실행하고, 각 모델에서 클러스터 내 제곱합 합계 지표를 추출해 볼 거예요. 이는 엘보 플롯을 시각화하기 위한 첫 단계입니다.

Instructions

100 XP
  • map_dbl()을 사용해 lineup 데이터로 k 값을 1부터 10까지 바꾸어 kmeans()를 실행하고, 각 모델에서 클러스터 내 제곱합 합계 값(model$tot.withinss)을 추출하세요. 결과 벡터를 tot_withinss로 저장하세요.
  • k 값과 클러스터 내 제곱합 합계 벡터를 포함하는 새로운 데이터 프레임 elbow_df를 만드세요.