如何在 R 中创建聚类图？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在 R 中创建聚类图？

【英文标题】：How to create a cluster plot in R?

【发布时间】：2012-02-19 15:15:31

【问题描述】：

如何在不使用clustplot 的情况下在 R 中创建聚类图？

我正在尝试掌握一些聚类（使用 R）和可视化（使用 html5 Canvas）。

基本上，我想创建一个cluster plot，但我不想绘制数据，而是想获得一组 2D 点或坐标，我可以将其拉入画布并做一些可能很漂亮的事情（但我不确定如何去做这个）。我会想象我：

为整个数据集创建一个相似度矩阵（使用 dist） 使用 kmeans 或类似的东西（使用 kmeans）对相似度矩阵进行聚类 使用 MDS 或 PCA 绘制结果 - 但我不确定第 2 步和第 3 步如何关联 (cmdscale)。

我检查了here、here 和here 的问题（最后一个最常用）。

【参考方案1】：

你的意思是这样的吗？ 抱歉，我对 HTML5 Canvas 一无所知，只有 R……但我希望它有所帮助……

首先我使用 kmeans 对数据进行聚类（注意我没有对距离矩阵进行聚类），然后计算距离矩阵并使用 cmdscale 绘制它。然后我将颜色添加到与 kmeans 标识的组相对应的 MDS 图。加上一些不错的附加图形功能。

您可以通过 cmdscale 创建的对象访问坐标。

### some sample data
require(vegan)
data(dune)

# kmeans
kclus <- kmeans(dune,centers= 4, iter.max=1000, nstart=10000)

# distance matrix
dune_dist <- dist(dune)

# Multidimensional scaling
cmd <- cmdscale(dune_dist)

# plot MDS, with colors by groups from kmeans
groups <- levels(factor(kclus$cluster))
ordiplot(cmd, type = "n")
cols <- c("steelblue", "darkred", "darkgreen", "pink")
for(i in seq_along(groups))
  points(cmd[factor(kclus$cluster) == groups[i], ], col = cols[i], pch = 16)


# add spider and hull
ordispider(cmd, factor(kclus$cluster), label = TRUE)
ordihull(cmd, factor(kclus$cluster), lty = "dotted")

【讨论】：

感谢@EDi，这真的很棒。所以，为了澄清，你聚类然后构建一个相似矩阵。然后，您使用 MDS 在 2D 中定位点，然后根据它们与集群的关系为这些点着色。杰出的。如果你有机会，你能解释一下这是做什么的：groups

查看我的编辑。 groups 只是一个包含组名称的对象，仅用于 for 循环。

好的，我看到你的编辑了。最后一个问题，你能聚类距离矩阵还是一个疯狂的举动？抱歉，目前正在学习，只是按照自己的方式完成工作。

【参考方案2】：

您可以在此处找到一个用于分析聚类结果的图表，“坐标图”，位于“clusplot”包中。

它不是基于 PCA。它使用函数 scale 使所有变量均值在 0 到 1 的范围内，因此您可以比较哪个集群拥有每个变量的最大/最小平均值。

install.packages("devtools") ## To be able to download packages from github
library(devtools)
install_github("pablo14/clusplus")
library(clusplus)

## Create k-means model with 3 clusters
fit_mtcars=kmeans(mtcars,3)

## Call the function
plot_clus_coord(fit_mtcars, mtcars)

This post 解释如何使用它。