绘制代表时间序列的观测集群答案

【问题标题】：Plot clusters of observations which represent a time series绘制代表时间序列的观测集群
【发布时间】：2021-02-20 14:45:18
【问题描述】：

我正在使用dtwclust 包对包含多元时间序列数据的数据框进行聚类。在对这些数据进行聚类后，我想根据聚类而不是时间序列数据生成一个以 $k$ 组呈现观察结果的图！

dtw_cluster2 = tsclust(sample_data, type="partitional",k=6,preproc = zscore,distance="dtw_basic",centroid = "pam",trace=T)

然后绘制，

plot(dtw_cluster2)

我得到了：

我不想要这些情节！我想要观察集群。我试图从tsclust() 中提取集群为dtw_cluster2$cluster，但出现错误"$ operator not defined for this S4 class"。

我的数据集看起来像

 V1        V2         V3         V4          V5         V6         V7
1  0 0.1182197 0.09057301 0.08089888 0.003350084 0.00000000 0.00000000
2  0 0.1276078 0.09242144 0.01348315 0.060301508 0.02245599 0.02298152
3  0 0.1369958 0.12569316 0.03595506 0.159128978 0.04491198 0.04596305
4  0 0.1029207 0.10166359 0.08089888 0.201005025 0.06736798 0.06894457
5  0 0.1585535 0.14510166 0.08089888 0.112227806 0.08982397 0.09192609
6  0 0.1488178 0.00000000 0.07415730 0.212730318 0.11227996 0.11490761

编辑

我想根据集群绘制观察结果，类似于“知道我正在使用dtw 距离”：

【问题讨论】：

标签： r plot cluster-analysis

【解决方案1】：

查看结果，可以看到：

str(dtw_cluster2)

Formal class 'PartitionalTSClusters' [package "dtwclust"] with 20 slots
  #.. (NB here there are things I've skipped )
  ..@ distance : chr "dtw_basic"
  ..@ centroid : chr "pam"
  ..@ preproc  : chr "zscore"
  ..@ k        : int 2
  ..@ cluster  : int [1:6] 1 1 1 2 1 2
  #.. (NB here there are things I've skipped )

所以你可以这样提取集群：

dtw_cluster2@cluster
[1] 1 1 1 2 1 2

给定：

library(dtwclust)
dtw_cluster2 <- tsclust(sample_data, type="partitional",
                                     k=2,
                                     preproc = zscore,
                                     distance="dtw_basic",
                                     centroid = "pam",
                                     trace=T)

有数据：

sample_data <-
structure(list(V1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), V2 = c(0.1182197, 
0.1276078, 0.1369958, 0.1029207, 0.1585535, 0.1488178), V3 = c(0.09057301, 
0.09242144, 0.12569316, 0.10166359, 0.14510166, 0), V4 = c(0.08089888, 
0.01348315, 0.03595506, 0.08089888, 0.08089888, 0.0741573), V5 = c(0.003350084, 
0.060301508, 0.159128978, 0.201005025, 0.112227806, 0.212730318
), V6 = c(0, 0.02245599, 0.04491198, 0.06736798, 0.08982397, 
0.11227996), V7 = c(0, 0.02298152, 0.04596305, 0.06894457, 0.09192609, 
0.11490761)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

【讨论】：

感谢您的回答，但是如何根据集群绘制观察结果？
@Flore 嗨，您能否更好地解释所需的输出？你的情节已经被集群分面了。
更清楚一点。你在 x 和 y 轴上想要什么？
我不确定！但我认为 x 代表来自 CLUSTERS 中的多元时间序列的观察结果，y 将是距离。 x 和 y 还有其他选择吗？
如我所见，每个时间序列都是单变量的，每个时间序列都有超过 1 个观察值。此外，正如您在dtw_cluster2@distmat 中看到的那样，距离对于 ts 的每个组合都是一个。我认为散点图不适合这种分析。尝试阅读this paper 澄清一下。