r：cutree（）を使用した階層的クラスタリングによるChoroplethマップ

Question

50の異なるアフリカ諸国の2つのパラメータ（X1、X2）で階層的クラスタリングを行っています。それで、私はアフリカ大陸内の5つの異なるグループ/クラスターを特定したいと思います。私はそうするために、次のコードを使用しています：

hc <- hclust(dist(df), method = "complete") 
member <- cutree(hc, 5) 

今、私はそのようアフリカのマップを着色するためにmemberに格納されている情報（つまり、クラスタID、それぞれの国が属する）を使用したいです各クラスタは別の色で表されます。私はthisのような地図を着色するチュートリアルがたくさんあることを知っています。しかし、私は階層的なクラスター分析の結果に合わせてのの具体的な地図着色アプローチをお勧めしますか？

これまで誰も行っていませんか？私はどのようにこれを最も効率的な方法で達成するためのアドバイスやヒントがあればうれしいです！

df <- structure(list(Country = structure(1:50, .Label = c("Angola", 
"Benin", "Botswana", "Burkina Faso", "Burundi", "Cabo Verde", 
"Cameroon", "Central African Republic", "Chad", "Comoros", "Congo", 
"Cote d'Ivoire", "Democratic Republic of Congo", "Djibouti", 
"Equatorial Guinea", "Eritrea", "Ethiopia", "Gabon", "Gambia", 
"Ghana", "Guinea", "Guinea-Bissau", "Kenya", "Lesotho", "Liberia", 
"Madagascar", "Malawi", "Mali", "Mauritania", "Mauritius", "Mozambique", 
"Namibia", "Niger", "Nigeria", "Reunion", "Rwanda", "Sao Tome and Principe", 
"Senegal", "Seychelles", "Sierra Leone", "Somalia", "South Africa", 
"South Sudan", "Sudan", "Swaziland", "Tanzania", "Togo", "Uganda", 
"Zambia", "Zimbabwe"), class = "factor"), X1 = c(-0.18, -1.03, 
0.6, 1.55, 0.22, 0.26, 0.76, 2.15, -1.43, 0.99, 1.79, -0.39, 
1.73, 1.57, 1.11, -0.09, -1.49, -0.46, -0.48, -1.22, -0.78, -1.46, 
-1.22, 0.35, 0.45, 1.29, -1.37, -0.61, 0.92, -1.3, 0.42, -1.18, 
1.4, -0.83, 0.06, -0.76, -0.19, -0.37, -0.63, 0.64, 0.93, 0.33, 
-0.76, -0.21, -0.59, -0.41, -0.74, 0.39, -1.1, 1.35), X2 = c(-0.22, 
-0.42, 0.72, -0.59, -1.27, 0.64, -1.35, -1.4, -0.35, -1.43, 1.07, 
-0.01, -0.51, 0.11, 1.14, -0.89, 0.77, 1.45, -1.67, -0.83, 0.71, 
0.92, 1.63, 1.68, 0.23, -0.18, 0.07, 0.8, -0.02, 0.82, -0.72, 
-0.41, -0.26, 0.02, -1.68, 1.67, 0.18, 0.98, 1.45, 0.31, -1.23, 
-1.38, -0.63, 1.41, -0.12, 0, -1.3, -1.64, 0.21, 1.52)), .Names = c("Country", 
"X1", "X2"), row.names = c(NA, -50L), class = "data.frame") 

Answer 1

をplotlyあなたのデータと使用：

library(plotly) 


hc <- hclust(dist(df), method = "complete") 
df$member <- cutree(hc, 5) 


#Grabbing the Africa Geo from a plotly example 
g <- list(
    scope = 'africa', 
    showframe = F, 
    showland = T, 
    landcolor = toRGB("grey90") 
) 

plot_ly(df, z = member, type = 'choropleth', mode = 'markers', locations = Country, 
    locationmode = 'country names') %>% layout(geo = g) 

あなたがここで見つけるplotly設定は使用することができます。https://plot.ly/r/reference/

がに切り替えることを次のように

（スケーリング）のデータが見えます不連続なスケールですが、連続したスケールはプロットするだけで問題なく動作します。