色の重みを使用した3D視覚化

Question

ラティスパッケージのようなRのデータセットを視覚化する方法（ポイントクラウドの視覚化）をお勧めしますが、ポイントのコンサレーションが高い？ など。 0：-1：6に等しい座標で距離10に隣接点がない点がある場合、この点は青色に着色されます。そして、コーディネイトが100：100：100の非常に近い近隣に多くのポイントがあるとき（そして隣人は99：100：100のようなものです）、このポイントは赤です。

また、このような視覚化を3Dで生成できることが必要です。

このような解決策はありますか？

例：

x = (sample.int(101,size=100,replace=TRUE)-1)/100 
y = (sample.int(101,size=100,replace=TRUE)-1)/100 
z = (sample.int(101,size=100,replace=TRUE)-1)/100 
data = data.frame(x,y,z) 

は、その後、私はplot.lyで何かを開発したい、例えばこの

library(plotly) 
plot_ly(type = 'scatter3d', x = x, y = y, z = z, mode = "markers") 

これは素晴らしい結果を提供しますが、私は特にカラーでより多くの可視化をしたいです。解決はありますか？

Answer 1

これを行うにはいくつかの方法があります。定義された中心からの距離に基づいて独自のメソッドを定義したり、クラスタリングメソッドを使用したりすることができます。

set.seed(20) 
dataCluster <- kmeans(data, 5, nstart = 20)$cluster %>% 
    as.factor() 

plot_ly(type = 'scatter3d', x = x, y = y, z = z, mode = "markers", color = dataCluster) 

：関数kmeansクラスタリングを使用して、例えば

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