Explorando os galhos cortados da árvore

A função cutree() que você usou nos exercícios 5 e 6 também pode cortar uma árvore em uma altura específica usando o parâmetro h. Reserve um momento para explorar os clusters que você gerou nos exercícios anteriores com base nas alturas 20 e 40.

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Análise de Clusters em R

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Instruções do exercicio

Construa o vetor de atribuição de clusters clusters_h20 usando cutree() com h = 20.
Acrescente as atribuições de cluster como uma coluna cluster ao data frame lineup e salve o resultado em um novo data frame chamado lineup_h20_complete.
Repita os dois passos acima para uma altura de 40, gerando as variáveis clusters_h40 e lineup_h40_complete.
Use ggplot2 para criar um gráfico de dispersão, colorido pela atribuição de cluster para ambas as alturas.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

dist_players <- dist(lineup, method = 'euclidean')
hc_players <- hclust(dist_players, method = "complete")

# Calculate the assignment vector with a h of 20
clusters_h20 <- ___

# Create a new data frame storing these results
lineup_h20_complete <- mutate(lineup, cluster = ___)

# Calculate the assignment vector with a h of 40
clusters_h40 <- ___

# Create a new data frame storing these results
lineup_h40_complete <- ___

# Plot the positions of the players and color them using their cluster for height = 20
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = factor(___))) +
  geom_point()

# Plot the positions of the players and color them using their cluster for height = 40

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