K-means: Larguras Médias de Silhueta

O agrupamento hierárquico resultou em 3 clusters e o método do cotovelo sugere 2. Neste exercício, use as larguras médias de silhueta para investigar qual deve ser o "melhor" valor de k.

Este exercicio faz parte do curso

Análise de Clusters em R

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Instruções do exercicio

Use map_dbl() para executar pam() usando os dados oes para valores de k de 2 a 10 e extraia o valor de largura média de silhueta de cada modelo: model$silinfo$avg.width. Armazene o vetor resultante como sil_width.
Construa um novo data frame sil_df contendo os valores de k e o vetor de larguras médias de silhueta.
Use os valores em sil_df para criar um gráfico de linhas mostrando a relação entre k e a largura média de silhueta.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Use map_dbl to run many models with varying value of k
sil_width <- map_dbl(2:10,  function(k){
  model <- pam(___, k = ___)
  model$silinfo$avg.width
})

# Generate a data frame containing both k and sil_width
sil_df <- data.frame(
  k = ___,
  sil_width = ___
)

# Plot the relationship between k and sil_width
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous(breaks = 2:10)

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