[ISL] 10장 - Clustering (R 실습)

※ 10장의 연습문제 중 9번만 진행하였습니다.

 

문제 원본 : http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/ISL/ISLR%20Seventh%20Printing.pdf

 

문제

9. USArrests data set을 활용하여 hierarchical clustering과 K-means Clustering 을 적합시키시오.
9(a). complete linkage와 유클리드 거리를 활용하여 군집화 시키시오.
9(b). 덴드로그램을 가장 높은 곳에서 자르면 세 개의 클러스터가 만들어진다. 어느 상태가 어느 클러스트에 속하는지 설명하시오.
9(c). 표준 편차 1을 갖도록 변수를 스케일링 한 후 complete linkage 및 유클리드 거리를 사용하여 상태를 계층적으로 군집화하시오.
9(d). K-means clustering을 적합시키시오(k=3일 때)

 

해답

9(a) 

set.seed(2) hc.complete = hclust(dist(USArrests), method="complete") plot(hc.complete)

9(b)

cutree(hc.complete, 3) table(cutree(hc.complete, 3)) ##  1  2  3  ## 16 14 20

9(c)

dsc = scale(USArrests) hc.s.complete = hclust(dist(dsc), method="complete") plot(hc.s.complete)

- 왼쪽으로 쏠려있던 것들이 균형이 이뤄진 모습을 볼 수 있음

 

9(d)

km.out = kmeans(dist(USArrests), 3, nstart=20) km.out$cluster table(km.out$cluster) # 1   2  3 # 20 16 14