Clusterlidmaatschap toekennen

In deze oefening maak je gebruik van de functie hclust() om de iteratieve koppelingsstappen te berekenen en gebruik je de functie cutree() om de clusterindelingen te extraheren voor het gewenste aantal (k) clusters.

Je krijgt de posities van 12 spelers aan het begin van een 6-tegen-6-voetbalwedstrijd. Deze staan in de data frame lineup.

Je weet dat deze wedstrijd twee teams heeft (k = 2). Laten we de clusteringmethoden die je hebt geleerd toepassen om per speler, op basis van zijn positie, te bepalen bij welk team hij hoort.

Opmerkingen:

De koppelmethode kun je meegeven via de parameter method: hclust(distance_matrix, method = "complete")
Onthoud dat in voetbal de tegenstanders aan hun eigen helft beginnen.
Omdat deze posities in dezelfde schaal zijn gemeten, hoeven we de data niet te reschalen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Clusteranalyse in R

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Bereken de Euclidische afstandsmatrix dist_players tussen alle twaalf spelers.
Voer de complete koppeling (linkage) uit voor hiërarchische clustering met hclust en sla dit op als hc_players.
Bouw de clusterindelingsvector clusters_k2 met cutree() met k = 2.
Voeg de clusterindelingen toe als kolom cluster aan de data frame lineup en sla de resultaten op in een nieuwe data frame lineup_k2_complete.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Calculate the Distance
dist_players <- ___

# Perform the hierarchical clustering using the complete linkage
hc_players <- ___

# Calculate the assignment vector with a k of 2
clusters_k2 <- ___

# Create a new data frame storing these results
lineup_k2_complete <- mutate(lineup, cluster = ___)

Code bewerken en uitvoeren