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使用带标记点的kmean创建三维PCA

pca r

Ammar Sabir Cheema · 技术社区 · 6 年前

为此,我尝试了下面给出的代码

require(rgl)
需要(SciView)
需要(plotrix)
库(corrplot)
需要(ggplot2)
要求(重塑)
需要(“GridExtra”)
cars.pca<-pcomp(~mpg+cyl+disp+hp+drat+wt+qsec,data=mtcars),subset=-(8:14)
mtcars_pca=cbind(cbind(mtcars,cars.pca$scores),car=rowname(mtcars))。
绘图(cars.pca,其中=“相关性”)
绘图(cars.pca,其中=“分数”,cex=0.8)
< /代码> 

代码在这里工作正常,并生成两个图,如下所示:



使用下面给出的代码进行绘图,但绘图中存在问题:

k<-kmeans(mtcars,5,start=25,iter.max=1000)
新=cbind(mtcars_pca,cluster=k$cluster)
with(new,plot3d(pc1,pc2,pc3,col=k$cluster,size=2,type='s'))
car==行名称(mtcars)
带(新,text3d(pc1,pc2,pc3,car))
< /代码> 



比例不正确,如图中所示重叠,PC1的比例已移到上方,同样PC2和PC3重叠,如何消除这些问题,使PC1、PC2和PC3的比例打印在正确的位置?.

为此我尝试了给出的代码here如下:

require(rgl)
require(SciViews)
require(plotrix)
library(corrplot)
require(ggplot2)
require(reshape)
require("gridExtra")
cars.pca <- pcomp(~mpg+cyl+disp+hp+drat+wt+qsec, data = mtcars)#,  subset = -(8:14))
mtcars_pca = cbind(cbind(mtcars, cars.pca$scores), car = rownames(mtcars))
plot(cars.pca, which = "correlations") 
plot(cars.pca, which = "scores", cex = 0.8) 


代码在这里工作正常,并生成两个图,如下所示:



使用下面给出的代码进行绘图,但绘图中存在问题:

k <- kmeans(mtcars, 5, nstart=25, iter.max=1000)
new = cbind(mtcars_pca,cluster = k$cluster)
with(new,plot3d(PC1,PC2,PC3, col=k$cluster, size=2, type='s'))
car= = rownames(mtcars)
with(new,text3d(PC1,PC2,PC3,car))




比例不正确,如图中所示重叠,PC1的比例已移到上方,同样PC2和PC3重叠,如何消除这些问题,使PC1、PC2和PC3的比例打印在正确的位置?

1 回复 | 直到 6 年前

Sandipan Dey 6 年前

可能是您想使用参数 aspect>, adjust , cex 或use jitter 来查找最小化文本重叠的值:


   
    
     
      
       
        
         with(new,plot3d(pc1,pc2,pc3,col=k$cluster,size=2,type='s',aspect=c(3,1,3)))
car=行名称(mtcars)
使用(new,text3d(抖动(pc1),抖动(pc2),抖动(pc3),car,cex=0.7,adjust=c(0.5,0.9)))
< /代码> 


动画文本重叠:

with(new,plot3d(PC1,PC2,PC3, col=k$cluster, size=2, type='s', aspect=c(3,1,3)))
car= rownames(mtcars)
with(new,text3d(jitter(PC1),jitter(PC2),jitter(PC3),car,cex=0.7, adjust=c(0.5,0.9)))