選擇叢集數量
在此練習中,你要將階層式叢集模型的輸出,和實際的診斷結果做比較。一般在進行這類的「非監督式」學習時,通常沒有可用的目標變數。不過這個資料集有提供,因此可以用來檢查叢集模型的表現。
當你進行「監督式」學習——也就是要預測某個有興趣的目標變數,且該目標變數在原始資料中可用——時,利用叢集來建立新特徵,未必一定能提升最終模型的效能。本練習將協助你判斷,在這個情境下,階層式叢集是否能提供一個有潛力的新特徵。
本練習屬於課程
R 的無監督式學習
練習說明
wisc.data、diagnosis、wisc.pr、pve 和 wisc.hclust 已在你的工作區中可用。
- 使用
cutree()把樹切成 4 個叢集,並將輸出指定給變數wisc.hclust.clusters。 - 使用
table()函式比較叢集成員與實際診斷結果。
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。
# Cut tree so that it has 4 clusters: wisc.hclust.clusters
# Compare cluster membership to actual diagnoses