안녕,
kmeans 클러스터링 알고리즘을 사용하여 n=5008인 데이터 세트를 클러스터링했습니다. 시각화를 위한 한 가지 옵션은 주성분과 함께 3개의 축을 사용하는 3D 바이플롯입니다. 불행히도 그것이 어디에서 왔는지 명확한 설명을 찾을 수 없습니다. 내 생각에 클러스터링에 사용되는 변수는 주성분 분석에 사용되지만 증거가 없습니다.
도와주셔서 감사합니다!
세브
안녕 짐,
답변 주셔서 감사합니다. 나는 내가 올바른 길을 가고 있다고 생각합니다. 아직도 그 정의가 궁금합니다. "데이터의 주요 구성 요소"라고 합니다. PCA가 전체 데이터 세트를 기반으로 하고 kmeans-클러스터링 결과의 시각화에 사용되는지 또는 클러스터링에 사용되는 변수를 기반으로 하는지는 명확하지 않습니다. 나는 후자의 경우라고 생각하지만 명확하게 명시되어 있지는 않습니다.
감사해요,
세브
"?"를 선택했습니다. 도구를 클릭하고 3D biplot을 클릭하면 K Means Clustering Report Options에 대한 도움말 화면이 표시됩니다.다음은 동사의 일부입니다.
바이플롯
데이터의 처음 두 주성분에 있는 포인트와 클러스터의 플롯을 표시합니다. 클러스터 중심 주위에 원이 그려집니다. 원의 크기는 클러스터 내부의 개수에 비례합니다. 음영 영역은 평균 주변의 50% 밀도 등고선이며 해당 클러스터에서 관측값의 50%가 떨어지는 위치를 나타냅니다(Mardia et al., 1980). 플롯 아래에는 클러스터 색상을 데이터 테이블에 저장하는 옵션이 있습니다. 고유값은 내림차순으로 표시됩니다.
바이플롯 옵션
Biplot의 모양을 제어하기 위한 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
바이플롯 광선 표시
바이플롯 광선을 표시합니다. 레이블이 지정된 광선은 주성분으로 정의된 부분 공간에서 공변량의 방향을 보여줍니다. 각 변수와 각 주성분의 연관성 정도를 나타냅니다.
Biplot 광선 위치
바이플롯 광선의 위치 및 반경 배율을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 광선은 점(0,0)에서 방출됩니다. 플롯에서 광선을 드래그하거나 이 옵션을 사용하여 좌표를 지정할 수 있습니다. 반지름 스케일링 옵션을 사용하여 광선의 스케일링을 조정하여 더 잘 보이도록 할 수도 있습니다.
마크 클러스터
클러스터를 식별하는 마커를 데이터 테이블의 행에 할당합니다.
바이플롯 3D
데이터의 3차원 바이플롯을 표시합니다. 변수가 3개 이상일 때만 사용 가능 .
그리고 아래에서 볼 수 있듯이 3D Biplot은 2D Biplot의 확장일 뿐이므로 2D Biplot 정의도 3D Biplot을 설명합니다.
도움이 되었기를 바랍니다.
