Phân cụm phân cấp: Chuẩn bị cho khám phá

Bạn đã tạo được một phân cụm tiềm năng cho dữ liệu oes. Trước khi khám phá các cụm này với ggplot2, bạn cần xử lý ma trận dữ liệu oes thành một data frame gọn (tidy), trong đó mỗi nghề nghiệp được gán vào cụm của mình.

Bài tập này là một phần của khóa học

Phân cụm bằng R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Tạo data frame df_oes từ data.matrix oes, nhớ lưu tên hàng thành một cột (dùng rownames_to_column() từ thư viện tibble).
Tạo vectơ gán cụm cut_oes bằng cutree() với h = 100,000.
Thêm cột gán cụm cluster vào data frame df_oes và lưu kết quả thành một data frame mới tên clust_oes.
Dùng hàm pivot_longer() từ thư viện tidyr() để biến đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp cho phân tích bằng ggplot2 và lưu data frame đã làm gọn là gathered_oes.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

dist_oes <- dist(oes, method = 'euclidean')
hc_oes <- hclust(dist_oes, method = 'average')

library(tibble)
library(tidyr)

# Use rownames_to_column to move the rownames into a column of the data frame
df_oes <- rownames_to_column(as.data.frame(___), var = 'occupation')

# Create a cluster assignment vector at h = 100,000
cut_oes <- cutree(___, h = ___)

# Generate the segmented oes data frame
clust_oes <- mutate(___, cluster = ___)

# Create a tidy data frame by gathering the year and values into two columns
gathered_oes <- pivot_longer(data = ___, 
                       cols = -c(occupation, cluster),
                       names_to = "year",               
                       values_to = "mean_salary" )

Chỉnh sửa và Chạy Mã