clusplot - 显示变量

Question

我想将用于 pca 的变量添加到 clusplot 图中作为箭头。我不确定是否已经实现了一种方法（我在文档中找不到任何内容）。

我制作了一个如下所示的 clusplot：

使用 princomp 包，我可以在类似的表示空间中独立绘制观察结果，变量（列）作为箭头：

有没有办法同时做这两件事，通过在同一张图上显示 pca 的集群和变量？

Answer 1

我今天想和 OP 做同样的事情，最后把 clusplot 和 biplot 的部分放在一起。如果您想做同样的事情，这个结果可能会很有用：

clusplot2 <- function(dat, clustering, ...) {
    clusplot(dat, clustering, ...)

    ##  this is from clusplot.default
    pca <- princomp(dat, scores = TRUE, cor = (ncol(dat) != 2))

    ##  this is (adapted) from biplot.princomp 
    directions <- t(t(pca$loadings[, 1:2]) * pca$sdev[1:2]) * sqrt(pca$n.obs)

    ##  all below is (adapted) from biplot.default
    unsigned.range <- function(x) c(-abs(min(x, na.rm = TRUE)), 
                                    abs(max(x, na.rm = TRUE)))
    x <- predict(pca)[, 1:2]
    y <- directions
    rangx1 <- unsigned.range(x[, 1L])
    rangx2 <- unsigned.range(x[, 2L])
    rangy1 <- unsigned.range(y[, 1L])
    rangy2 <- unsigned.range(y[, 2L])
    xlim <- ylim <- rangx1 <- rangx2 <- range(rangx1, rangx2)
    ratio <- max(rangy1/rangx1, rangy2/rangx2)
    par(new = T)
    col <- par("col")
    if (!is.numeric(col)) 
        col <- match(col, palette(), nomatch = 1L)
    col <- c(col, col + 1L)
    cex <- rep(par("cex"), 2)
    plot(y, axes = FALSE, type = "n", xlim = xlim * ratio, ylim = ylim * 
             ratio, xlab = "", ylab = "", col = col[1L])
    axis(3, col = col[2L])
    axis(4, col = col[2L])
    box(col = col[1L])
    text(y, labels = names(dat), cex = cex[2L], col = col[2L])
    arrows(0, 0, y[, 1L] * 0.8, y[, 2L] * 0.8, col = col[2L], 
           length = 0.1)
}

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library(cluster)

dat <- iris[, 1:4]

clus <- pam(dat, k = 3)
clusplot2(dat, clus$clustering, main = "Test")

当然还有很大的改进空间（因为这是一起复制的），但我认为任何人都可以在需要时轻松调整它。

如果你想知道为什么箭头 (loadings * sdev) 用 0.8 * sqrt(n) 缩放：我完全不知道。我会绘制 loadings * sdev 这应该类似于主成分和变量之间的相关性，但这就是 biplot 的做法。

无论如何，这应该会产生与 biplot.princomp 相同的箭头，并使用与 clusplot 相同的 pca，这是我的主要目标。