带结果的分层聚类
在本练习中，您将使用 hclust() 函数创建您的第一个分层聚类模型。
我们已经创建了一个包含二维数据的变量 x。您的任务是对 x 进行分层聚类建模。回顾视频内容，分层聚类的第一步是计算观测之间的相似性，您将使用 dist() 函数完成这一步。
随后，您将使用 summary() 函数查看模型结果的结构。
本练习是课程的一部分
R 中的无监督学习
练习说明
- 使用
hclust()函数对x拟合分层聚类模型。将结果保存到hclust.out。 - 使用
summary()函数检查结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create hierarchical clustering model: hclust.out
hclust.out <- ___
# Inspect the result