R plot.partition 數據集分區圖

說明

創建用於可視化 partition 對象的繪圖。

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, ...)

參數

x	類 "partition" 的對象，通常由函數 pam 、 clara 或 fanny 創建。
ask	邏輯性；如果 true 並且 which.plots 是 NULL ，則 plot.partition 通過 menu 在交互模式下運行。
which.plots	整數向量或 NULL(默認)，後者生成兩個圖。否則，which.plots 必須包含整數 1(對於 clusplot)或 2(對於輪廓)。
nmax.lab	整數，表示標簽的數量，對於單個名稱標記輪廓圖來說被認為太大。
max.strlen	正整數，給出輪廓圖標簽中字符串被截斷的長度。
data	具有縮放數據的數字矩陣；默認情況下取自分區對象 x ，但可以顯式指定。
dist	當 x 沒有 diss 分量時，對於 pam(*, keep.diss=FALSE) 來說，如果需要 clusplot，則 dist 必須是相異性。
stand , lines , shade , color , labels , plotchar , span , xlim , ylim , main , ...	clusplot.default 函數可用的所有可選參數(diss 除外)和圖形參數(請參閱 par )也可以作為該函數的參數提供。

細節

當 ask= TRUE 時，plot.partition 顯示一個列出所有可以生成的圖的菜單，而不是按順序生成每個圖。如果不需要菜單但仍需要繪圖之間的暫停，請在調用繪圖命令之前調用par(ask= TRUE)。

聚類劃分的 clusplot 由觀測值的二維表示組成，其中聚類由橢圓表示(有關更多詳細信息，請參閱clusplot.partition)。

Rousseeuw (1987) 以及 Kaufman and Rousseeuw (1990) 的第 2 章充分說明了非層次聚類的輪廓圖。對於每個觀察 i，繪製一個條形，表示其輪廓寬度 s(i)，詳細信息請參閱silhouette。觀察按簇分組，從頂部的簇 1 開始。具有大 s(i)(接近 1)的觀測值聚類得很好，小 s(i)(大約 0)意味著觀測值位於兩個簇之間，而具有負 s(i) 的觀測值可能位於錯誤的簇。

可以對k(簇數)的多個值執行聚類。最後，選擇總體平均輪廓寬度最大的 k 的值。

副作用

在當前圖形設備上生成適當的繪圖。這可以是以下選擇之一或全部：
聚類圖
剪影圖

注意

在輪廓圖中，僅當觀測值數量小於時才打印觀測標簽nmax.lab(默認為 40)，以提高可讀性。此外，觀察標簽被截斷為最大max.strlen(5)人物。
為了獲得更大的靈活性，請使用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)

參考

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。