探索聚类
由于聚类分析始终包含定性判断，拥有能够探索聚类结果的工具就格外重要。
在本练习中，您将探索上一个练习中创建的数据框 lineup_k2_complete。
提醒：数据框 lineup_k2_complete 包含一场 6v6 足球比赛开场时 12 名球员的 x 和 y 位置，并基于以下参数添加了聚类分配结果：
- 距离：Euclidean（欧氏距离）
- 聚类数（k）：2
- 连接方法：Complete（完全链接）
本练习是课程的一部分
R 中的聚类分析
练习说明
- 使用 dplyr 的
count()统计每个聚类中分配到的球员数量。 - 使用
ggplot()绘制球员的位置，并根据聚类分配为点着色。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Count the cluster assignments
count(lineup_k2_complete, ___)
# Plot the positions of the players and color them using their cluster
ggplot(lineup_k2_complete, aes(x = ___, y = ___, color = factor(___))) +
geom_point()