Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Phân cụm phân cấp cho dữ liệu nghiên cứu tình huống

Mục tiêu của bài tập này là thực hiện phân cụm phân cấp cho các quan sát. Nhớ lại từ Chương 2 rằng kiểu phân cụm này không giả định trước số nhóm tự nhiên tồn tại trong dữ liệu.

Trong phần chuẩn bị cho phân cụm phân cấp, khoảng cách giữa mọi cặp quan sát sẽ được tính toán. Ngoài ra, có nhiều cách để nối các cụm với nhau, trong đó single, completeaverage là các phương pháp liên kết phổ biến nhất.

Bài tập này là một phần của khóa học

Học không giám sát với R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Các biến bạn đã tạo trước đó, wisc.data, diagnosis, wisc.prpve, đang có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

  • Chuẩn hóa dữ liệu wisc.data và gán kết quả vào data.scaled.
  • Tính (Euclidean) khoảng cách giữa mọi cặp quan sát trong bộ dữ liệu đã chuẩn hóa mới và gán kết quả vào data.dist.
  • Tạo mô hình phân cụm phân cấp dùng complete linkage. Tự chỉ định đối số method cho hclust() và gán kết quả vào wisc.hclust.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Scale the wisc.data data: data.scaled


# Calculate the (Euclidean) distances: data.dist


# Create a hierarchical clustering model: wisc.hclust
Chỉnh sửa và Chạy Mã