R plot.partition 数据集分区图

说明

创建用于可视化 partition 对象的绘图。

用法

## S3 method for class 'partition'
plot(x, ask = FALSE, which.plots = NULL,
     nmax.lab = 40, max.strlen = 5, data = x$data, dist = NULL,
     stand = FALSE, lines = 2,
     shade = FALSE, color = FALSE, labels = 0, plotchar = TRUE,
     span = TRUE, xlim = NULL, ylim = NULL, main = NULL, ...)

参数

x	类 "partition" 的对象，通常由函数 pam 、 clara 或 fanny 创建。
ask	逻辑性；如果 true 并且 which.plots 是 NULL ，则 plot.partition 通过 menu 在交互模式下运行。
which.plots	整数向量或 NULL(默认)，后者生成两个图。否则，which.plots 必须包含整数 1(对于 clusplot)或 2(对于轮廓)。
nmax.lab	整数，表示标签的数量，对于单个名称标记轮廓图来说被认为太大。
max.strlen	正整数，给出轮廓图标签中字符串被截断的长度。
data	具有缩放数据的数字矩阵；默认情况下取自分区对象 x ，但可以显式指定。
dist	当 x 没有 diss 分量时，对于 pam(*, keep.diss=FALSE) 来说，如果需要 clusplot，则 dist 必须是相异性。
stand , lines , shade , color , labels , plotchar , span , xlim , ylim , main , ...	clusplot.default 函数可用的所有可选参数(diss 除外)和图形参数(请参阅 par )也可以作为该函数的参数提供。

细节

当 ask= TRUE 时，plot.partition 显示一个列出所有可以生成的图的菜单，而不是按顺序生成每个图。如果不需要菜单但仍需要绘图之间的暂停，请在调用绘图命令之前调用par(ask= TRUE)。

聚类划分的 clusplot 由观测值的二维表示组成，其中聚类由椭圆表示(有关更多详细信息，请参阅clusplot.partition)。

Rousseeuw (1987) 以及 Kaufman and Rousseeuw (1990) 的第 2 章充分说明了非层次聚类的轮廓图。对于每个观察 i，绘制一个条形，表示其轮廓宽度 s(i)，详细信息请参阅silhouette。观察按簇分组，从顶部的簇 1 开始。具有大 s(i)(接近 1)的观测值聚类得很好，小 s(i)(大约 0)意味着观测值位于两个簇之间，而具有负 s(i) 的观测值可能位于错误的簇。

可以对k(簇数)的多个值执行聚类。最后，选择总体平均轮廓宽度最大的 k 的值。

副作用

在当前图形设备上生成适当的绘图。这可以是以下选择之一或全部：
聚类图
剪影图

注意

在轮廓图中，仅当观测值数量小于时才打印观测标签nmax.lab(默认为 40)，以提高可读性。此外，观察标签被截断为最大max.strlen(5)人物。
为了获得更大的灵活性，请使用plot(silhouette(x), ...)， 看plot.silhouette.

例子

## generate 25 objects, divided into 2 clusters.
x <- rbind(cbind(rnorm(10,0,0.5), rnorm(10,0,0.5)),
           cbind(rnorm(15,5,0.5), rnorm(15,5,0.5)))
plot(pam(x, 2))

## Save space not keeping data in clus.object, and still clusplot() it:
data(xclara)
cx <- clara(xclara, 3, keep.data = FALSE)
cx$data # is NULL
plot(cx, data = xclara)

参考

Rousseeuw, P.J. (1987) Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. J. Comput. Appl. Math., 20, 53-65.

Further, the references in plot.agnes.

也可以看看

partition.object , clusplot.partition , clusplot.default , pam , pam.object , clara , clara.object , fanny , fanny.object , par。