Ağaçtan kesilen dalları keşfetme

Egzersiz 5 ve 6'da kullandığın cutree() fonksiyonu, h parametresiyle verilen bir yükseklikte ağacı kesmek için de kullanılabilir. Önceki egzersizlerde ürettiğin kümeleri 20 ve 40 yüksekliklerine göre birkaç dakika incele.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Kümeleme Analizi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

h = 20 ile cutree() kullanarak küme atama vektörü clusters_h20 oluştur.
lineup veri çerçevesine cluster adında bir sütun olarak küme atamalarını ekle ve sonucu lineup_h20_complete adlı yeni bir veri çerçevesine kaydet.
Aynı iki adımı yükseklik 40 için tekrarla; clusters_h40 ve lineup_h40_complete değişkenlerini oluştur.
Her iki yükseklik için de küme atamasına göre renklendirilmiş bir saçılım grafiği oluşturmak üzere ggplot2 kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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

Kodu Düzenle ve Çalıştır