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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

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練習說明

wisc.datadiagnosiswisc.prpvewisc.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
編輯並執行程式碼