<commit_before># 4. faza: Analiza podatkov

podatki <- obcine %>% transmute(obcina, povrsina, gostota,
                                gostota.naselij = naselja/povrsina) %>%
  left_join(povprecja, by = "obcina")
row.names(podatki) <- podatki$obcina
podatki$obcina <- NULL

# Število skupin
n <- 5
skupine <- hclust(dist(scale(podatki))) %>% cutree(n)<commit_msg>razvrščanje<commit_after># 4. faza: Analiza podatkov

alk <- filter(znacilnosti, leto == 2000, znacilnost == "alkohol") %>% rename(alkohol = pojavnost)
alk$znacilnost <- NULL
alk$leto <- NULL
deb <- filter(znacilnosti, leto == 2000, znacilnost == "debelost") %>% rename(debelost = pojavnost)
deb$znacilnost <- NULL
deb$leto <- NULL
den <- filter(znacilnosti, leto == 2000, znacilnost == "denar") %>% rename(denar = pojavnost)
den$znacilnost <- NULL
den$leto <- NULL
pod <- filter(znacilnosti, leto == 2000, znacilnost == "podhranjenost") %>% rename(podhranjenost = pojavnost)
pod$znacilnost <- NULL
pod$leto <- NULL
vod <- filter(znacilnosti, leto == 2000, znacilnost == "voda") %>% rename(voda = pojavnost)
vod$znacilnost <- NULL
vod$leto <- NULL
zna <- full_join(alk, deb) %>% full_join(den) %>% full_join(pod) %>% full_join(vod)
row.names(zna) <- zna$drzava
zna$drzava <- NULL
zna <- na.omit(zna)
skup <- hclust(dist(scale(zna))) %>% cutree(5)
{'fraction_non_alphanumeric': 0.17265087853323147, 'fraction_numerical': 0.01833460656990069, 'mean_word_length': 4.720524017467249, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 28, '<?xml version=': 0, '>': 15, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'dir': 'git-commits-cleaned', 'id': '183898', 'n_tokens_mistral': 590, 'n_tokens_neox': 534, 'n_words': 105}