如何使用二维直方图/频率图在 R 中绘制二进制聚类数据

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何使用二维直方图/频率图在 R 中绘制二进制聚类数据

【英文标题】：How to graph binary clustered data in R using a two-dimensional histogram/frequency chart

【发布时间】：2020-03-12 03:19:51

【问题描述】：

我正在使用 R 来绘制聚集的二进制数据。数据如下所示： Table of data. 我的目标是按以下方式绘制数据：

我尝试使用 fviz_cluster，但无法让 R 理解，图实际上只有两个维度（A；B），并且这两个维度各有三个子类别（A_1、A_2、A_3； B_1、B_2、B3)。 非常感谢您提供任何有用的建议！

【问题讨论】：

嗨 wtgw，尽量不要粘贴图像。如果您可以发布您的数据示例和您尝试过的代码，这将对我们和您有所帮助。

还有。您对 A 的编码看起来像一组指标变量（例如 red=A1、blue=A2、green=A3），因为每一行只有一列的值为 1。但是B不一样。行在 2 甚至所有 3 个类别上有 1。您的数据有超过 2 个维度。

我不知道“集群”是否是在这里使用的正确术语。恕我直言，如果您搜索该术语，您只会找到所有“错误”的工具。这可能就是 fviz_cluster 不适合您的原因。

【参考方案1】：

尝试应用“树分类器”，例如 J48（又名 C45），然后可视化决策边界。

在 Weka 中它看起来像这样：

这里我使用了 Iris 数据集，然后为 x 和 y 坐标选择了 2 个数字属性。在我的例子中，有一个属性“类”（=花名）可以从叶子宽度中预测出来，并且在这里用颜色编码。我不确定你的数据集中是否有这样的属性。

如果你不这样做：你的数据集让我想起了我在这里无法解决的离散优化问题（背包问题）。