1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza skupień w R
Connected

ćwiczenie

K-means na boisku piłkarskim (część 2)

W poprzednim ćwiczeniu udało ci się użyć algorytmu k-means do podziału dwóch drużyn na podstawie danych z ramki danych lineup. Teraz sprawdź, co się stanie, gdy użyjesz k równego 3.

Zobaczyć, że algorytm nadal będzie działał – ale czy taki podział ma sens w tym kontekście…?

Instrukcje

100 XP
  • Zbuduj model k-means o nazwie model_km3 na danych lineup, używając funkcji kmeans() z parametrem centers = 3.
  • Wyodrębnij wektor przypisań do klastrów z modelu model_km3$cluster i zapisz go w zmiennej clust_km3.
  • Dołącz przypisania do klastrów jako kolumnę cluster do ramki danych lineup i zapisz wyniki w nowej ramce danych o nazwie lineup_km3.
  • Za pomocą ggplot zwizualizuj pozycje każdego zawodnika na boisku, kolorując punkty według przynależności do klastra.