K-means pe un teren de fotbal

În capitolul anterior, ai folosit setul de date lineup pentru a învăța despre clusterizarea ierarhică; în acest capitol vei folosi aceleași date pentru a explora clusterizarea k-means. Ca amintire, cadrul de date lineup conține pozițiile a 12 jucători la începutul unui meci de fotbal 6 contra 6.

Ca și înainte, știi că pe teren se află două echipe, așa că poți efectua o analiză k-means folosind k = 2 pentru a determina cărei echipe îi aparține fiecare jucător.

Reține că în funcția kmeans(), k se specifică prin parametrul centers.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza clusterelor în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește un model k-means numit model_km2 pentru datele din lineup, folosind funcția kmeans() cu centers = 2.
Extrage vectorul de atribuiri de clustere din model prin model_km2$cluster și stochează-l în variabila clust_km2.
Adaugă atribuirile de clustere ca o coloană cluster în cadrul de date lineup și salvează rezultatele într-un nou cadru de date numit lineup_km2.
Folosește ggplot pentru a reprezenta pozițiile fiecărui jucător pe teren și colorează-le în funcție de clusterul din care fac parte.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Build a kmeans model
model_km2 <- kmeans(___, centers = ___)

# Extract the cluster assignment vector from the kmeans model
clust_km2 <- ___

# Create a new data frame appending the cluster assignment
lineup_km2 <- mutate(___, cluster = ___)

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

Editează și rulează codul