안녕하세요 - 저는 180개의 요인으로 구성된 테이블을 가지고 있습니다. 저는 덴드로그램의 그룹화를 시각화하기 위해 양방향 클러스터링을 사용했는데, 이는 몇 가지 요인에 대해 정말 잘 작동합니다. 200에 가깝나요? 특히 논문에서는 그리 많지 않습니다. 내 생각에는 기본적으로 모든 요소가 뭉쳐지고 색상이 지정된 K-평균 유형 플롯이 있습니다. 그러나 이것은 요인에 대해서는 의미가 없습니다. 요인에 대한 2D 플롯에 클러스터링을 플롯하는 방법이 있습니까? 클러스터링을 위해 거리를 계산한다고 가정하겠습니다. 성좌도나 일반 2D 플롯에 대해 해당 거리를 2D로 전환하는 방법이 있을까요?
그리고 클러스터링을 통하지 않고 단일 플롯에서 요인 간의 유사성을 플롯하는 더 쉬운 방법이 있다면 나는 모두 귀를 기울이고 있습니다. 다시 말하지만, 180개 요인은 산점도 행렬과 같은 경우에는 작동하지 않습니다.
미리 감사드립니다!
