これはどういう意味ですか? 申し訳ありませんが、私はHTML5 Canvasについては何も知らないのですが、私はそれが役に立ちそうです...
最初に私はkmeansを使ってデータをクラスタリングします。 cmdletを使ってそれをプロットします。次に、kmeansによって識別されたグループに対応する色をMDSプロットに追加します。いくつかの素晴らしいグラフィカルな機能を追加しました。
cmdscaleで作成したオブジェクトから座標にアクセスできます。ここで
### 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")
出典
2012-01-26 16:13:25
EDi
ありがとう@EDi、それは本当に素晴らしいです。だから、明確にするために、類似性のマッチをクラスタ化して構築します。次に、MDSを使用して2D内のポイントを配置し、ポイントとの関係によってポイントをカラーリングします。ブリリアント。あなたがチャンスを持っているなら、これが何をしているのかを説明できますか?グループ< - レベル(factor(kclus $ cluster)) – slotishtype
私の編集を参照してください。 groupsは、グループの名前を含むobjektであり、for-loopでのみ使用されます。 – EDi
あなたの編集が表示されます。最後の質問の1つは、距離行列をクラスタ化できますか、それとも狂った動きですか?申し訳ありませんが、現時点で学習しています。 – slotishtype