現在用你剛建立的階層式分群模型，來判斷在某個高度（也就是叢集之間的距離）時，會形成指定數量的叢集。你先前建立的變數——wisc.data、diagnosis、wisc.pr、pve 和 wisc.hclust——都已經在你的工作空間中。
wisc.data
diagnosis
wisc.pr
pve
wisc.hclust
使用 plot() 函式，當叢集數為 4 時，對應的高度是多少？
plot()
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k-means 演算法是常見的分群方法之一。你將學到它的運作原理、如何在 R 中實作 k-means 分群、視覺化並解讀結果，以及在事先不知道要分幾群時如何選擇群數。章節最後，你會把 k-means 分群應用到一個有趣的「真實世界」資料集！
階層式分群是另一種常見的分群方法。本章目標是帶你了解它的運作方式、如何使用，以及它和 k-means 分群之間的比較。
主成分分析（PCA）是常見的降維方法。你將精確了解 PCA 在做什麼，並用雙標圖與碎石圖視覺化 PCA 的結果，同時處理實務議題，例如在執行 PCA 前的置中與標準化。
本章將帶你以完整流程進行一個分析，使用前面三章涵蓋的無監督式學習技巧。你會把所學延伸，將 PCA 作為分群前的前處理，並使用由人體乳房腫塊之細胞核量測所組成的資料。
當前練習
