如何在集群中绘制多维数据

Question

我有一个包含 6497 个实例、12 个属性和一个名为 q（质量）的类变量的数据集。类值范围为 3 到 9。数据可以 CSV 格式从here下载

我正在使用 k-mean 将数据分成 3 个集群

set.seed(1234)
nr <- NROW(wine$.row)
ind <- sample(nr, 0.66 * nr, replace = FALSE) #66%
w_clus3 <- kmeans(wine[ind, 2:12], 3)
matrix3 <- table(cl_predict(w_clus3, wine[-ind,2:12 ]),wine$q[-ind])

有没有办法我可以使用 clusplot 或任何其他可视化图表来显示数据是如何在三个集群之间拆分的？

我试过了，但我遇到了错误。

clusplot(wine[2:12], w_clus3$cluster, color=TRUE, shade=TRUE,labels=2, lines=0)

如果维度太多......我怎么能只显示几个属性以及它们是如何分成集群的。

Answer 1

像PCA这样的降维呢？比你可能有一些可视化的功能集。