拓端数据tecdat|R语言基于温度对城市层次聚类、kmean聚类、主成分分析和Voronoi图可视化

原文链接： http://tecdat.cn/?p=20960

 

为了说明层次聚类技术和k-均值，我使用了了城市温度数据集，其中包括几个城市的月平均气温。

我们有15个城市，每月进行一次观测

boxplot(temp[,1:12],main="月平均温度")

 

由于方差看起来相当稳定，我们不会将这里的变量“标准化”，

> apply(月份,2,sd)

为了得到一个层次聚类分析，使用实例

 hclust(dist , method = "ward")
 

另一种选择是使用

1.  
    
2.  
   > plot(h2)

 

在这里，我们用主成分分析将观察结果可视化。我们这里还有一个自动选择类的数目，这里是3个。我们可以得到组的描述

或直接

 cutree(cah,3)

我们也可以自己可视化这些类，

1.  
   PCA(X,scale.unit=FALSE)
2.  
   plot( ind$coord[,1:2],col="white")
3.  
   text( ind$coord[,1],acp$ind$coord[,2],

可以绘制出这些簇的中心点

 > points(PT$Dim.1,PT$Dim.2,pch=19)

如果我们在这些中心周围添加Voronoi集，我们看到的是中间的点，恰好是三个区域的交点

1.  
   vormo(PT$Dim.1,PT$Dim.2)
2.  
   plot(V,add=TRUE)

 

要可视化这些区域，请使用Voronoi图，它又叫泰森多边形或Dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。

1.  
   p=function(x,y){
2.  
   + which.min((PT$Dim.1-x)^2+(PT$Dim.2-y)^2)
3.  
   image(vx,vy,z,col=c(rgb(1,0,0,.2),

 

实际上，这三组（和这三个区域）也是我们用k-均值算法得到的，

1.  
   kmeans(coord[,1:2],3)
2.  
    
3.  
   K-means clustering
4.  
   with 3 clusters of sizes 3, 7, 5

由于我们有一些空间数据，我们可以在地图上把它们可视化

points(Long,Lati,col=groups.3)

 

或者，为了可视化这些区域，使用

1.  
   for(i in 1:3)
2.  
   + Ellipse( Long[groups.3==i],

---

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