针对另一个分类变量绘制一个分类变量

Question

我正在比较不同的聚类方法，我想看看两种不同的方法（或参数集）是否定义了相似的聚类。我的集群被定义为数据框中的分类因素（分类变量）。

如果我使用plot()，x 是分类变量，y 是连续变量，我会得到一个 箱线图。如果我也这样做，但 y 是另一个分类变量，我会得到一些奇怪的 条形图（下图）。您如何解读这位情节之王？

在这个图中，x (df$category1) 有 13 个级别：

[1] "A" "B" "C" "D" "cluster1" "cluster5" [7] "cluster2" "cluster8" "cluster0" "cluster6" "cluster4" "cluster3" [13] "cluster7"

而 y (df$category2) 只有 12 个级别：

[1] "A" "B" "C" "D" "cluster5" "cluster0" [7] "cluster4" "cluster2" "cluster3" "cluster6" "cluster1" "cluster7"

两列之间的 A、B、C 和 D 相同，其余的如果集群不一定相同，因为不同集群运行的结果。

编辑：使用的代码是plot(df$category1, df$category2)

Answer 1

当x 和y 都是因子时，plot 调用spineplot。该函数帮助页面中的示例：

treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2),
    labels = c("placebo", "treated"))
improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)),
    levels = c(1, 2, 3),
    labels = c("none", "some", "marked"))

spineplot(improved, treatment)

虽然这看起来和你的情节有点不同。

Answer 2

不是你问的，而是尝试镶嵌图（）。它将生成适合两个分类变量的图形。