在足球場上做 K-means
在前一章，你使用 lineup 資料集學習了階層式叢集分析；本章會用相同的資料來學習k-means 叢集分析。
提醒一下，lineup 資料框包含一場 6v6 足球比賽開局時 12 名球員的位置。
就像之前一樣，你知道場上有兩支隊伍，因此可以使用 k = 2 來做 k-means 分析，以判定每位球員分屬哪一隊。
注意，在 kmeans() 函式中，k 需要透過 centers 參數來設定。
本練習屬於課程
R 的叢集分析
練習說明
- 使用
kmeans()並設定centers = 2，為lineup資料建立一個名為model_km2的 k-means 模型。 - 從模型中擷取叢集指派向量
model_km2$cluster，並將其存入變數clust_km2。 - 將叢集指派作為欄位
cluster加到lineup資料框，並把結果儲存到新的資料框lineup_km2。 - 使用 ggplot 繪製每位球員在場上的位置，並以叢集顏色區分。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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()