散点图和其中的集群答案

【问题标题】：Scatter plot and clusters within it散点图和其中的集群
【发布时间】：2022-11-13 12:21:09
【问题描述】：

我使用ggplot2 包为我的数据创建了一个散点图。由于我的数据有很多点，我将用已经可用的小数据集解释我的问题。考虑这个散点图：

ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) + geom_point()

我想使用 k-means clustering 对这些数据点进行聚类，但随后也在同一个散点图（如上所示）而不是新的降维图上显示聚类？我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 k-means scatter-plot

【解决方案1】：

一种选择是使用ggforce::geom_mark_ellipse 在集群周围绘制一些椭圆：

library(ggplot2)
library(ggforce)

km.mtcars <- kmeans(scale(mtcars), centers = 3)

mtcars2 <- mtcars
mtcars2$cluster = km.mtcars$cluster

ggplot(mtcars2, aes(x=wt, y=mpg)) + 
  geom_point() +
  ggforce::geom_mark_ellipse(aes(fill = factor(cluster)))

【讨论】：

我们还可以根据属于它的集群的点来获取数据吗？
你能解释一下“基于属于它的集群的点的数据”是什么意思吗？
就像有一个表格，其中显示集群 3 蓝色属于这些点等等。
一般来说是的。不知道你的桌子会是什么样子。但是当我将集群添加到数据框时，您当然可以创建一个表格来显示例如汽车属于哪个集群。

【解决方案2】：

这是使用factoextra 包的替代方案：

library(factoextra)

df <- mtcars %>% 
  select(x = wt, y = mpg)


# Compute k-means with k = 3

set.seed(123)
res.km <- kmeans(scale(df[, -5]), 3, nstart = 25)

res.km$cluster

fviz_cluster(res.km, data = df[, -5],
             palette = c("steelblue", "gold", "limegreen"), 
             geom = "point",
             ellipse.type = "convex", 
             ggtheme = theme_bw()
)

【讨论】：