K-Mean Clustering 1
Log in om je oplossingen te testen.
set.seed(2)
x2 <- matrix(rnorm(50 * 2), ncol = 2)
x2[1:25, 1] <- x2[1:25, 1] + 0.5
x2[1:25, 2] <- x2[1:25, 2] - 0.5
km.out <- ...
plot(x2, col = (km.out$cluster + 1), main = "K-Means Clustering Results with K=2",
xlab = "", ylab = "", pch = 20, cex = 2)
Je kunt zo vaak indienen als je wenst. Er wordt enkel rekening gehouden met je laatst ingediende oplossing.
Log in om je oplossingen te testen.