Как создать сюжет «Кластерограмма»? (в R) - PullRequest
Новая
       49

Как создать сюжет «Кластерограмма»? (в R)

7 голосов
/ 13 июня 2010

Я наткнулся на этот интересный веб-сайт , с идеей способа визуализации алгоритма кластеризации под названием "Clustergram":

альтернативный текст http://www.schonlau.net/images/clustergramexample.gif

IЯ не уверен, насколько это полезно на самом деле, но чтобы поиграть с ним, я хотел бы воспроизвести его с помощью R, но не уверен, как это сделать.

Как бы вы создали линию для каждогоэлемент, чтобы он оставался неизменным на протяжении различного числа кластеров?

Вот пример кода / данных, с которыми можно поиграть для возможного ответа: 

hc <- hclust(dist(USArrests), "ave")
plot(hc)

1 Ответ

9 голосов
/ 15 июня 2010

Обновление : я разместил решение с длинным примером и обсуждением здесь . (это основано на коде, который я дал ниже). Также Хэдли был очень любезен и предложил ggplot2-реализацию кода.

Вот базовое решение (для лучшего взгляните на «обновление» выше): 

set.seed(100)
Data <- rbind(matrix(rnorm(100, sd = 0.3), ncol = 2),
              matrix(rnorm(100, mean = 1, sd = 0.3), ncol = 2))
colnames(Data) <- c("x", "y")

# noise <- runif(100,0,.05)
line.width <- rep(.004, dim(Data)[1])
Y <- NULL
X <- NULL
k.range <- 2:10

plot(0, 0, col = "white", xlim = c(1,10), ylim = c(-.5,1.6),
     xlab = "Number of clusters", ylab = "Clusters means", 
     main = "(Basic) Clustergram")
axis(side =1, at = k.range)
abline(v = k.range, col = "grey")

centers.points <- list()

for(k in k.range){
    cl <- kmeans(Data, k)

    clusters.vec <- cl$cluster
    the.centers  <- apply(cl$centers,1, mean)

    noise <- unlist(tapply(line.width, clusters.vec, 
                           cumsum))[order(seq_along(clusters.vec)[order(clusters.vec)])]
    noise <- noise - mean(range(noise))
    y <- the.centers[clusters.vec] + noise
    Y <- cbind(Y, y)
    x <- rep(k, length(y))
    X <- cbind(X, x)

    centers.points[[k]] <- data.frame(y = the.centers , x = rep(k , k)) 
#   points(the.centers ~ rep(k , k), pch = 19, col = "red", cex = 1.5)
}

require(colorspace)
COL <- rainbow_hcl(100)
matlines(t(X), t(Y), pch = 19, col = COL, lty = 1, lwd = 1.5)

# add points
lapply(centers.points, 
       function(xx){ with(xx,points(y~x, pch = 19, col = "red", cex = 1.3)) })

enter image description here

...