問題タブ [factoextra]
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r - factoextra パッケージ: PCA コンポーネントの軸ではなく、変数の軸を使用してクラスターをプロットするにはどうすればよいですか?
軸を他の変数に変更したいと思います。どうやってやるの？このプロットのソースを収集することは可能ですか?軸に変数を使用して、まったく新しいプロットを作成してみることができますか?
ありがとうございました。
r - R ggplot2/factoextra プロットのゼロラインを削除または非表示にします
R でこのファクトエクストラ パッケージを使用して、コレスポンデント分析を行っています。
結果プロットを印刷すると、x と y のゼロラインを非表示にするオプションが見つかりません。
テーマ設定がggplot2をベースにしていることは知っています。これらの2行を非表示にする方法を理解するのを手伝ってくれる人はいますか?
以下のコードを見つけてください。
その他の参照リンクはこちらをご覧ください: ggplot2 テーマ
どんな提案も役立ちます！本当にありがとう
r - ドットに境界線を追加する PCA 分析
ドットに境界線を追加したいと思います。これにより、白を使用できるようになります。
fill行数と同じ数の色を渡しても機能しないものを利用しようとしました。またcol.ind、役に立たない
r - R - DBSCAN fviz_cluster - dim1 と dim2 で要素の座標を取得する
私は R の初心者で、いくつかのデータ サンプルでクラスタリングを実行しようとしています。PCAを試してみた
を使用して、新しい座標で完全な要素リストを取得できます
これは素晴らしいことで、PCA で 2 つの最初の軸を使用する情報に完全に対応しています。変数が 30 個あることを考えると、この結果を非常に誇りに思っています...そして最後に、PCA は暗黙のうちに 2 次元で十分だと言っています。
DBSCAN クラスタリング メソッドを試したこれらのデータに引き続き取り組んでいますfpc::dbscan。
dbscan を実行し、fviz_cluster を使用してクラスターをグラフ化した後、2 次元表示は次のように表示されます: 軸 1 で 92.8%、軸 2 で 6.7%!!!! (合計分散の 99% 以上が 2 つの軸で説明されています!
要するに、DBSCAN は私の 30 個の変数データを、PCA よりも優れているように見える方法で変換しました。DBSCAN の全体的なクラスタリングは私のデータにとってゴミですが、使用された変換は非常に優れています。
私の問題は、これらの新しい座標にアクセスしたいということです...しかし、現時点では方法がありません...私が見ることができる唯一のアクセス可能な変数は次のとおりです。
db$cluster, db$eps, db$Minpts, db$isseed
しかし、そうでなければ、fviz_cluster がデータをどのように表示できるかによって、一部のデータにアクセスできるのではないかと思います。
何か案が ？