Przypisywanie przynależności do klastrów
W tym ćwiczeniu wykorzystasz funkcję hclust() do obliczenia kolejnych kroków łączenia oraz funkcję cutree() do wyodrębnienia przypisań do klastrów dla wybranej liczby (k) klastrów.
Masz dane o pozycjach 12 graczy na początku meczu piłki nożnej 6 na 6. Są one zapisane w ramce danych lineup.
Mecz rozgrywają dwie drużyny (k = 2) – użyj poznanych metod grupowania, aby na podstawie pozycji na boisku przypisać każdego gracza do odpowiedniej drużyny.
Uwagi:
- Metodę łączenia można przekazać za pomocą parametru method:
hclust(distance_matrix, method = "complete") - Pamiętaj, że w piłce nożnej drużyny przeciwne rozpoczynają grę na swojej połowie boiska.
- Ponieważ pozycje są mierzone w tej samej skali, nie ma potrzeby ponownego skalowania danych.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza skupień w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Oblicz macierz odległości euklidesowych
dist_playersdla wszystkich dwunastu graczy. - Wykonaj obliczenie hierarchicznego grupowania metodą complete (całkowitego powiązania) za pomocą
hclusti zapisz wynik jakohc_players. - Zbuduj wektor przypisań do klastrów
clusters_k2, używająccutree()z parametremk = 2. - Dołącz przypisania do klastrów jako kolumnę
clusterdo ramki danychlineupi zapisz wyniki w nowej ramce danych o nazwielineup_k2_complete.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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 = ___)