Bir futbol sahasında K-means
Önceki bölümde, hiyerarşik kümeleme hakkında öğrenmek için lineup veri kümesini kullandın; bu bölümde ise aynı verileri k-means kümeleme için kullanacaksın.
Hatırlatma: lineup veri çerçevesi, 6'ya 6 bir futbol maçının başlangıcında 12 oyuncunun konumlarını içerir.
Tıpkı önceki gibi, sahada iki takım olduğunu biliyorsun; bu yüzden hangi oyuncunun hangi takıma ait olduğunu belirlemek için k = 2 ile bir k-means analizi yapabilirsin.
kmeans() fonksiyonunda k değerinin centers parametresiyle belirtildiğine dikkat et.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Kümeleme Analizi
Egzersiz talimatları
lineupverileri içincenters = 2ilekmeans()fonksiyonunu kullanarakmodel_km2adlı bir k-means modeli oluştur.- Modelden küme atamaları vektörünü
model_km2$clusterifadesiyle çıkar ve bunuclust_km2değişkenine kaydet. - Küme atamalarını
clusteradlı bir sütun olaraklineupveri çerçevesine ekle ve sonuculineup_km2adlı yeni bir veri çerçevesine kaydet. - Oyuncuların sahadaki konumlarını ggplot ile çiz ve noktaları kümelerine göre renklendir.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()