Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Chọn số lượng cụm

Trong bài tập này, bạn sẽ so sánh đầu ra từ mô hình phân cụm phân cấp của mình với chẩn đoán thực tế. Thông thường khi thực hiện học unsupervised như thế này, sẽ không có biến đích. Tuy nhiên, với bộ dữ liệu này thì có, nên ta có thể dùng nó để kiểm tra hiệu quả của mô hình phân cụm.

Khi thực hiện học supervised — tức là bạn cố gắng dự đoán một biến đích quan tâm và biến đó có sẵn trong dữ liệu gốc — việc dùng phân cụm để tạo đặc trưng mới có thể cải thiện hoặc không cải thiện hiệu năng của mô hình cuối. Bài tập này sẽ giúp bạn xác định liệu trong trường hợp này, phân cụm phân cấp có cung cấp một đặc trưng mới đầy hứa hẹn hay không.

Bài tập này là một phần của khóa học

Học không giám sát với R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

wisc.data, diagnosis, wisc.pr, pve, và wisc.hclust đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

  • Dùng cutree() để cắt cây sao cho có 4 cụm. Gán đầu ra vào biến wisc.hclust.clusters.
  • Dùng hàm table() để so sánh thành viên cụm với chẩn đoán thực tế.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Cut tree so that it has 4 clusters: wisc.hclust.clusters


# Compare cluster membership to actual diagnoses
Chỉnh sửa và Chạy Mã