K-means trên sân bóng (phần 2)
Ở bài trước, bạn đã dùng thành công thuật toán k-means để phân cụm hai đội trong data frame lineup. Lần này, hãy thử xem điều gì xảy ra khi bạn dùng k bằng 3.
Bạn sẽ thấy thuật toán vẫn chạy, nhưng liệu điều đó có hợp lý trong bối cảnh này không…
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân cụm bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Xây dựng mô hình k-means tên
model_km3cho dữ liệulineupbằng hàmkmeans()vớicenters = 3. - Trích xuất vector gán cụm từ mô hình
model_km3$clustervà lưu vào biếnclust_km3. - Gắn các nhãn cụm như một cột
clustervào data framelineupvà lưu kết quả thành data frame mới tênlineup_km3. - Dùng ggplot để vẽ vị trí của từng cầu thủ trên sân và tô màu theo cụm của họ.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Build a kmeans model
model_km3 <- ___
# Extract the cluster assignment vector from the kmeans model
clust_km3 <- ___
# Create a new data frame appending the cluster assignment
lineup_km3 <- ___
# Plot the positions of the players and color them using their cluster
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = factor(___))) +
geom_point()