W11
AJ Payzant
2025-04-23
##1. Loading packages:
library(ggplot2)
library(dplyr)## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.4.3##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(caret)## Warning: package 'caret' was built under R version 4.4.3## Loading required package: lattice##2. Importing data using data where each obs corresponds to a different movie script
Each movie script has a set of dummy variables describing different plot/language features…
moviescripts <- read.csv("C:/Users/ajpay/OneDrive/Documents/MSBA/SCH-MGMT 655 - Machine Learning/Exercise Files/Week 11/Movie Scripts.csv")##3. Exploring data
head(moviescripts)## Script.ID Estimated.Budget Happy.Ending Longer.than.120.Pages
## 1 52 65252957 0 1
## 2 141 78177423 0 1
## 3 463 96736196 0 1
## 4 546 85720378 1 0
## 5 394 45741738 0 1
## 6 401 83459345 0 1
## Comedic.Elements Violent.Elements Romantic.Elements Product.Placement
## 1 0 1 1 0
## 2 0 1 0 0
## 3 0 1 0 0
## 4 0 1 0 0
## 5 0 1 0 0
## 6 0 1 0 0
## Dialogue.Heavy Period.Piece Adaptation Profanity
## 1 1 0 0 1
## 2 1 0 0 1
## 3 1 1 0 1
## 4 0 1 0 1
## 5 1 1 0 1
## 6 1 1 0 1nrow(moviescripts)## [1] 546##4. Normalizing data for hierarchical clustering
moviescripts_subset = subset(moviescripts, select = -c(Script.ID) ) ##Remove unique identifier column
preProcValues <- preProcess(moviescripts_subset, method = c("range")) ##Uses column minimums & maximums to normalize values around 0 using original data
moviescripts_norm <- predict(preProcValues, moviescripts_subset) #Using the normalizing object, normalize the rows in the dataframe and save it new to a new onehead(moviescripts_norm)## Estimated.Budget Happy.Ending Longer.than.120.Pages Comedic.Elements
## 1 0.6511394 0 1 0
## 2 0.7821315 0 1 0
## 3 0.9702285 0 1 0
## 4 0.8585809 1 0 0
## 5 0.4533891 0 1 0
## 6 0.8356649 0 1 0
## Violent.Elements Romantic.Elements Product.Placement Dialogue.Heavy
## 1 1 1 0 1
## 2 1 0 0 1
## 3 1 0 0 1
## 4 1 0 0 0
## 5 1 0 0 1
## 6 1 0 0 1
## Period.Piece Adaptation Profanity
## 1 0 0 1
## 2 0 0 1
## 3 1 0 1
## 4 1 0 1
## 5 1 0 1
## 6 1 0 1row(moviescripts_norm)## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11]
## [1,] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## [2,] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
## [3,] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
## [4,] 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4
## [5,] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
## [6,] 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6
## [7,] 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7
## [8,] 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8
## [9,] 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9
## [10,] 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10 10
## [11,] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
## [12,] 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 12
## [13,] 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13
## [14,] 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14
## [15,] 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15
## [16,] 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16
## [17,] 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17 17
## [18,] 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 18
## [19,] 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19 19
## [20,] 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20
## [21,] 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21 21
## [22,] 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22 22
## [23,] 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23 23
## [24,] 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24 24
## [25,] 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25
## [26,] 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26
## [27,] 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27 27
## [28,] 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28 28
## [29,] 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29 29
## [30,] 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
## [31,] 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31 31
## [32,] 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32 32
## [33,] 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33
## [34,] 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34 34
## [35,] 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35
## [36,] 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36 36
## [37,] 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37 37
## [38,] 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38 38
## [39,] 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39 39
## [40,] 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40
## [41,] 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41 41
## [42,] 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42 42
## [43,] 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43
## [44,] 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44 44
## [45,] 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45
## [46,] 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46 46
## [47,] 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47 47
## [48,] 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48 48
## [49,] 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49 49
## [50,] 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50
## [51,] 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51 51
## [52,] 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52 52
## [53,] 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53 53
## [54,] 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54 54
## [55,] 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55
## [56,] 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56 56
## [57,] 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57 57
## [58,] 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58 58
## [59,] 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59 59
## [60,] 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60
## [61,] 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61 61
## [62,] 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62 62
## [63,] 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63 63
## [64,] 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64 64
## [65,] 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65 65
## [66,] 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66 66
## [67,] 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67 67
## [68,] 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68 68
## [69,] 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69
## [70,] 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70 70
## [71,] 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71 71
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## [74,] 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74 74
## [75,] 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75 75
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## [77,] 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77 77
## [78,] 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78 78
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## [83,] 83 83 83 83 83 83 83 83 83 83 83
## [84,] 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84
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## [149,] 149 149 149 149 149 149 149 149 149 149 149
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## [153,] 153 153 153 153 153 153 153 153 153 153 153
## [154,] 154 154 154 154 154 154 154 154 154 154 154
## [155,] 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155 155
## [156,] 156 156 156 156 156 156 156 156 156 156 156
## [157,] 157 157 157 157 157 157 157 157 157 157 157
## [158,] 158 158 158 158 158 158 158 158 158 158 158
## [159,] 159 159 159 159 159 159 159 159 159 159 159
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## [472,] 472 472 472 472 472 472 472 472 472 472 472
## [473,] 473 473 473 473 473 473 473 473 473 473 473
## [474,] 474 474 474 474 474 474 474 474 474 474 474
## [475,] 475 475 475 475 475 475 475 475 475 475 475
## [476,] 476 476 476 476 476 476 476 476 476 476 476
## [477,] 477 477 477 477 477 477 477 477 477 477 477
## [478,] 478 478 478 478 478 478 478 478 478 478 478
## [479,] 479 479 479 479 479 479 479 479 479 479 479
## [480,] 480 480 480 480 480 480 480 480 480 480 480
## [481,] 481 481 481 481 481 481 481 481 481 481 481
## [482,] 482 482 482 482 482 482 482 482 482 482 482
## [483,] 483 483 483 483 483 483 483 483 483 483 483
## [484,] 484 484 484 484 484 484 484 484 484 484 484
## [485,] 485 485 485 485 485 485 485 485 485 485 485
## [486,] 486 486 486 486 486 486 486 486 486 486 486
## [487,] 487 487 487 487 487 487 487 487 487 487 487
## [488,] 488 488 488 488 488 488 488 488 488 488 488
## [489,] 489 489 489 489 489 489 489 489 489 489 489
## [490,] 490 490 490 490 490 490 490 490 490 490 490
## [491,] 491 491 491 491 491 491 491 491 491 491 491
## [492,] 492 492 492 492 492 492 492 492 492 492 492
## [493,] 493 493 493 493 493 493 493 493 493 493 493
## [494,] 494 494 494 494 494 494 494 494 494 494 494
## [495,] 495 495 495 495 495 495 495 495 495 495 495
## [496,] 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496 496
## [497,] 497 497 497 497 497 497 497 497 497 497 497
## [498,] 498 498 498 498 498 498 498 498 498 498 498
## [499,] 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499 499
## [500,] 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500
## [501,] 501 501 501 501 501 501 501 501 501 501 501
## [502,] 502 502 502 502 502 502 502 502 502 502 502
## [503,] 503 503 503 503 503 503 503 503 503 503 503
## [504,] 504 504 504 504 504 504 504 504 504 504 504
## [505,] 505 505 505 505 505 505 505 505 505 505 505
## [506,] 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506 506
## [507,] 507 507 507 507 507 507 507 507 507 507 507
## [508,] 508 508 508 508 508 508 508 508 508 508 508
## [509,] 509 509 509 509 509 509 509 509 509 509 509
## [510,] 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510 510
## [511,] 511 511 511 511 511 511 511 511 511 511 511
## [512,] 512 512 512 512 512 512 512 512 512 512 512
## [513,] 513 513 513 513 513 513 513 513 513 513 513
## [514,] 514 514 514 514 514 514 514 514 514 514 514
## [515,] 515 515 515 515 515 515 515 515 515 515 515
## [516,] 516 516 516 516 516 516 516 516 516 516 516
## [517,] 517 517 517 517 517 517 517 517 517 517 517
## [518,] 518 518 518 518 518 518 518 518 518 518 518
## [519,] 519 519 519 519 519 519 519 519 519 519 519
## [520,] 520 520 520 520 520 520 520 520 520 520 520
## [521,] 521 521 521 521 521 521 521 521 521 521 521
## [522,] 522 522 522 522 522 522 522 522 522 522 522
## [523,] 523 523 523 523 523 523 523 523 523 523 523
## [524,] 524 524 524 524 524 524 524 524 524 524 524
## [525,] 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525 525
## [526,] 526 526 526 526 526 526 526 526 526 526 526
## [527,] 527 527 527 527 527 527 527 527 527 527 527
## [528,] 528 528 528 528 528 528 528 528 528 528 528
## [529,] 529 529 529 529 529 529 529 529 529 529 529
## [530,] 530 530 530 530 530 530 530 530 530 530 530
## [531,] 531 531 531 531 531 531 531 531 531 531 531
## [532,] 532 532 532 532 532 532 532 532 532 532 532
## [533,] 533 533 533 533 533 533 533 533 533 533 533
## [534,] 534 534 534 534 534 534 534 534 534 534 534
## [535,] 535 535 535 535 535 535 535 535 535 535 535
## [536,] 536 536 536 536 536 536 536 536 536 536 536
## [537,] 537 537 537 537 537 537 537 537 537 537 537
## [538,] 538 538 538 538 538 538 538 538 538 538 538
## [539,] 539 539 539 539 539 539 539 539 539 539 539
## [540,] 540 540 540 540 540 540 540 540 540 540 540
## [541,] 541 541 541 541 541 541 541 541 541 541 541
## [542,] 542 542 542 542 542 542 542 542 542 542 542
## [543,] 543 543 543 543 543 543 543 543 543 543 543
## [544,] 544 544 544 544 544 544 544 544 544 544 544
## [545,] 545 545 545 545 545 545 545 545 545 545 545
## [546,] 546 546 546 546 546 546 546 546 546 546 546##5. Using normalized data, generate distance matrix capturing how similar observations are to eachother
distance_matrix <- dist(moviescripts_norm, method = 'euclidean')distance_matrix## 1 2 3 4 5
## 2 1.008543e+00
## 3 1.449765e+00 1.017536e+00
## 4 2.245670e+00 2.001461e+00 1.735645e+00
## 5 1.427972e+00 1.052650e+00 5.168394e-01 1.778814e+00
## 6 1.426201e+00 1.001432e+00 1.345636e-01 1.732202e+00 3.822758e-01
## 7 1.023742e+00 1.416962e+00 1.004977e+00 2.000035e+00 1.083442e+00
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## 9 2.478995e+00 2.694898e+00 2.547664e+00 2.710471e+00 2.456360e+00
## 10 2.299972e+00 2.539308e+00 2.781238e+00 2.925111e+00 2.667591e+00
## 11 2.238229e+00 2.449707e+00 2.654945e+00 2.830531e+00 2.662267e+00
## 12 2.236082e+00 2.453423e+00 2.665879e+00 2.836611e+00 2.652555e+00
## 13 2.470118e+00 2.652392e+00 2.828427e+00 2.648084e+00 2.875166e+00
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## 21 1.001871e+00 1.427213e+00 1.069869e+00 2.017961e+00 1.009280e+00
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## 28 1.026201e+00 9.941582e-02 1.003924e+00 2.000132e+00 1.087805e+00
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## 32 2.854516e+00 2.695608e+00 2.914758e+00 2.711281e+00 2.834622e+00
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## 41 1.089170e+00 5.626065e-01 1.250422e+00 2.099617e+00 1.026982e+00
## 42 2.645903e+00 2.451641e+00 2.254894e+00 1.425512e+00 2.247467e+00
## 43 1.419934e+00 1.000007e+00 1.917583e-01 1.733902e+00 3.250811e-01
## 44 1.049436e+00 1.426564e+00 1.000000e+00 2.003070e+00 1.125305e+00
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## 51 3.777932e-01 1.121990e+00 1.576593e+00 2.311385e+00 1.425628e+00
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## 53 4.520478e-01 1.157556e+00 1.610792e+00 2.331293e+00 1.436895e+00
## 54 1.488174e+00 1.163272e+00 7.824051e-01 1.857395e+00 2.655657e-01
## 55 2.240820e+00 2.449535e+00 2.651416e+00 2.829097e+00 2.667971e+00
## 56 1.025071e+00 9.432952e-02 1.004387e+00 2.000080e+00 1.085813e+00
## 57 1.025586e+00 3.586452e-01 1.139705e+00 2.046780e+00 1.000447e+00
## 58 6.377574e-02 1.002256e+00 1.437075e+00 2.240678e+00 1.438192e+00
## 59 2.298763e+00 2.537945e+00 2.779642e+00 2.923793e+00 2.666933e+00
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## 184
## 536 537 538 539 540
## 2
## 3
## 4
## 5
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## 7
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## 9
## 10
## 11
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## 72
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## 75
## 76
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## 80
## 81
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## 85
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## 87
## 88
## 89
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## 182
## 183
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## 541 542 543 544 545
## 2
## 3
## 4
## 5
## 6
## 7
## 8
## 9
## 10
## 11
## 12
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## 49
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## 51
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## 53
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## 69
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## 71
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## 78
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## 81
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## 99
## 100
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## 177
## 178
## 179
## 180
## 181
## 182
## 183
## 184
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 362 rows ]##6. Generate hierarchical clustering based on different types of linkage & plot the dendrogram
average linkage: take all of the pairwise distances between Clust 1 + Clust 2, and average them
Cluster 1: A, B Cluster 2: C
Pairwise Distances: A-B, A-C, B-C For avg linkage, distance between 1 and 2 is avg of those 3 differences
CLUST <- hclust(distance_matrix, method = 'average') ##Average linkage
plot(CLUST) ##Plot dendrogram
Single Linkage: take minimum pairwise distance between Clsuter 1 and Cluster 2 Cluster 1: A, B Cluster 2: C
Pairwise Distances: A-B, A-C, B-C SIngle linkage measn that the distance between CLuster 1 + Clsuter 2 is either A-B, A-C, or B-C (whichever is smallest)
CLUST <- hclust(distance_matrix, method = 'single') ##Single linkage
plot(CLUST) ##Plot dendrogram
Complete Linkage: take maximum pairwise distance between Cluster 1 and
Cluster 2 Cluster 1: A, B Cluster 2: C
Pairwise Distances: A-B, A-C, B-C Complete linkage measn that the distance between CLuster 1 + Clsuter 2 is either A-B, A-C, or B-C (whichever is largest)
CLUST <- hclust(distance_matrix, method = 'complete') ##Complete linkage
plot(CLUST) ##Plot dendrogram
Centroid: single vector that summarizes all observations within a cluster; generated by avg values for all observations within the cluster
…
CLUST <- hclust(distance_matrix, method = 'centroid') ##Centroid linkage
plot(CLUST) ##Plot dendrogram
##7. Set a cut-off line on the dendrogram based on desired inter-cluster distance
plot(CLUST) ##Plot dendrogram again
abline(h = 1.51, col = 'red') ##Sets & draws a cut-off line at desired inter-cluster distance on dendrogram
##8. Visualize the clusters produced by the desired distance cut-off
plot(CLUST)
rect.hclust(CLUST , k = 2, border = 2:6)
##9. Assign data records in original data to each cluster
cluster_data <- cutree(CLUST, k = 2)
moviescripts_clustered <- mutate(moviescripts, cluster = cluster_data) ##Add column to original data frame specifying which cluster each record belongs to
head(moviescripts_clustered)## Script.ID Estimated.Budget Happy.Ending Longer.than.120.Pages
## 1 52 65252957 0 1
## 2 141 78177423 0 1
## 3 463 96736196 0 1
## 4 546 85720378 1 0
## 5 394 45741738 0 1
## 6 401 83459345 0 1
## Comedic.Elements Violent.Elements Romantic.Elements Product.Placement
## 1 0 1 1 0
## 2 0 1 0 0
## 3 0 1 0 0
## 4 0 1 0 0
## 5 0 1 0 0
## 6 0 1 0 0
## Dialogue.Heavy Period.Piece Adaptation Profanity cluster
## 1 1 0 0 1 1
## 2 1 0 0 1 1
## 3 1 1 0 1 1
## 4 0 1 0 1 1
## 5 1 1 0 1 1
## 6 1 1 0 1 1##10. See how many records were assigned to each cluster 544 obsv in one cluster, 2 in the other –> not indicative of helpful grouping
count(moviescripts_clustered,cluster)## cluster n
## 1 1 544
## 2 2 2##11. Compare clusters across a variable of interest
tapply(moviescripts_clustered$Dialogue.Heavy, moviescripts_clustered$cluster,function(x) format(summary(x),))## $`1`
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## "0.0000" "1.0000" "1.0000" "0.9338" "1.0000" "1.0000"
##
## $`2`
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## "0" "0" "0" "0" "0" "0"