关于数据挖掘:R语言多维数据层次聚类散点图矩阵配对图平行坐标图树状图可视化城市宏观经济指标数据

40次阅读

共计 1124 个字符,预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24511

本文通过一些指数对散点图矩阵和平行坐标显示中的面板进行排序,并依据其数值程度对面板进行着色。

显示相关矩阵

cor <- cor(ley)
leclr <- mat.colr(cor)

mtcolr 依据相关性大小为相关性调配三种色彩。高相关性为红色,两头三分之一为蓝色,底部三分之一为天蓝色。

plclrs(lolr,label=ronms(coor)

如果要更改配色计划:

leolo <- colr(cor, brak=FALE)
lecor <- tcor(cor, bes, 
                            c.cr(4))

如果在绘图之前重新排列变量,则绘图更容易解释。

oge <- rdclust(lnlcor)
lgeolor1 <- nlclor\[lne.,lo.\]
plot(lnco1,dlbls=rwe(ngyr1))

显示带有黑白面板的配对图

cpairs 是 pairs 所有高相干面板一起呈现在一个块中的一个版本。

pais(loly, orr= lolo,acor= lgy.or)

如果 order 未提供,则按默认数据集程序绘制变量。

用黑白面板显示平行坐标图

平行坐标图面板能够着色的版本。同样,红色面板具备高相关性,蓝色面板具备中等相关性,天蓝色面板具备低相关性。

pard(lng, ordr= loyo,color= colr, 
          horol=TRUE)

绘制从新排序的树状图

eurodist 是一个内置的间隔矩阵,给出了城市之间的间隔。

hclst(dis, "ave")
plt(hc)

从新排序树状图以进步左近分支之间的相似性。将其利用于 hc 对象:

ordeu(hc, dis)

两个树状图对应于雷同的树结构,但第二个树状图显示巴黎和瑟堡比离慕尼黑更近,罗马离直布罗陀比离巴塞罗那更近。

咱们还能够将两种排序与色彩的图像图进行比拟。第二个排序仿佛将左近的城市彼此凑近。

ct <- dor(edt, rev(cs(5)))
pltcl(cma, rles=lals)


最受欢迎的见解

1.R 语言 k -Shape 算法股票价格工夫序列聚类

2.R 语言中不同类型的聚类办法比拟

3.R 语言对用电负荷工夫序列数据进行 K -medoids 聚类建模和 GAM 回归

4.r 语言鸢尾花 iris 数据集的档次聚类

5.Python Monte Carlo K-Means 聚类实战

6. 用 R 进行网站评论文本开掘聚类

7. 用于 NLP 的 Python:应用 Keras 的多标签文本 LSTM 神经网络

8.R 语言对 MNIST 数据集剖析 摸索手写数字分类数据

9.R 语言基于 Keras 的小数据集深度学习图像分类

正文完
 0