やあ、
kmeans クラスタリング アルゴリズムを使用して、n=5008 のデータセットをクラスタリングしました。 ビジュアライゼーションのオプションの 1 つは、主成分で 3 つの軸を使用する 3D バイプロットです。 残念ながら、それがどこから来たのか明確な説明は見つかりません。 私の推測では、単純にクラスタリングに使用される変数が主成分分析に使用されるのではないかと考えていますが、証拠はありません。
ご協力ありがとうございました！
セブ
こんにちは、ジムさん
ご回答ありがとうございます。 私は正しい道を進んでいると思います。 定義についてはまだ迷っています。 「データの主成分」と書かれています。 PCA がデータセット全体に基づいており、kmeans クラスタリング結果の視覚化に使用されているのか、それともクラスタリングに使用されている変数に基づいているのかは明らかではありません。 おそらく後者だと思いますが、明言はされていません。
ありがとう、
セブ
「？」を選択しました。ツールを使用して 3D バイプロットをクリックすると、K 平均クラスタリング レポート オプションのヘルプ画面が表示されました。以下はその言葉の一部です。
バイプロット
データの最初の 2 つの主成分のポイントとクラスターのプロットを表示します。 クラスターの中心の周りに円が描かれます。 円のサイズはクラスター内の数に比例します。 影付きの領域は、平均の周囲の 50% の密度等高線であり、そのクラスター内の観測値の 50% がどこに位置するかを示します (Mardia et al.、 1980年）。 プロットの下には、クラスターの色をデータ テーブルに保存するオプションがあります。 固有値は降順に表示されます。
バイプロット オプション
Biplot の外観を制御するための次のオプションが含まれています。
バイプロット光線を表示
バイプロット光線を表示します。 ラベル付き光線は、主成分によって定義された部分空間内の共変量の方向を示します。 これらは、各変数と各主成分との関連度を表します。
バイプロット光線の位置
バイプロット光線の位置と半径のスケーリングを指定できます。 デフォルトでは、光線は点 (0,0) から放射されます。 プロットでは、光線をドラッグするか、このオプションを使用して座標を指定できます。 また、半径スケーリング オプションを使用して光線のスケーリングを調整して、光線をより見やすくすることもできます。
クラスターをマークする
クラスターを識別するマーカーをデータテーブルの行に割り当てます。
バイプロット 3D
データの 3 次元バイプロットを表示します。 変数が 3 つ以上ある場合にのみ使用可能。
そして、以下に見られるように、3D バイプロットは 2D バイプロットの単なる拡張であるため、2D バイプロットの定義は 3D バイプロットも記述します
これがお役に立てば幸いです
