Clusterização hierárquica: árvores de ocupações

No exercício anterior, você viu que os dados oes estão prontos para a clusterização hierárquica sem necessidade de pré-processamento. Neste exercício, você vai construir um dendrograma de ocupações com base em seus salários médios anuais e propor clusters usando uma altura de 100.000.

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Análise de Clusters em R

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Instruções do exercicio

Calcule a distância Euclidiana entre as ocupações e salve em dist_oes.
Execute a clusterização hierárquica usando o método de ligação average e salve em hc_oes.
Crie um objeto de dendrograma dend_oes a partir do resultado de hclust usando a função as.dendrogram().
Plote o dendrograma.
Usando a função color_branches(), crie e plote um novo dendrograma com os clusters coloridos por uma altura de corte de 100.000.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Calculate Euclidean distance between the occupations
dist_oes <- dist(___, method = ___)

# Generate an average linkage analysis 
hc_oes <- hclust(___, method = ___)

# Create a dendrogram object from the hclust variable
dend_oes <- as.dendrogram(___)

# Plot the dendrogram
plot(___)

# Color branches by cluster formed from the cut at a height of 100000
dend_colored <- color_branches(___, h = ___)

# Plot the colored dendrogram
plot(___)

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