问题描述

使用R语言中的聚类是，当需要聚类的数据比较多时，常常出现下面的图片。这时候我们怎么办法呢。
这是变量较少的时候的图：

可是当变量比较多就是这个样子了：

解决方式

数据处理

当遇到上述情况，可是又想可视化分类效果的时候怎么办呢。我们可以换一个可视化的方式，利用散点图的形状颜色大小等参数来看效果。下面贴出代码和效果图。

library(ggplot2)  # 载入画图包

用下列命令提取出类。注：fit是函数hclust聚类得到的模型，k是需要的分类的个数。

> cutree(fit,k=4)
   [1] 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 3 1 3 3 3 3 2 2 1
  [36] 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 1 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 2 1 1 1 1
  [71] 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2
 [106] 1 2 1 1 3 3 3 3 4 4 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 2 2
 [141] 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 1 1 1 1 1 4 4 4 4 4 4 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2
 [176] 2 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 [211] 1 2 2 2 1 2 1 1 3 4 4 4 1 1 3 3 3 3 3 3 3 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1
 [246] 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 2 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2
 [281] 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2
 [316] 2 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2
 [351] 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 3 3 2 1 2 2 2 1
 [386] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 3 3 3 4 4 1 1 1 1 3 3 1 3 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1
 [421] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 

下面给出分类的代码和图片

颜色

ggplot(data = da) +
geom_point(mapping = aes(x = x7, y = x8, col = as.factor(class)))

透明度

ggplot(data = da) +
geom_point(mapping = aes(x = x7, y = x8, alpha = as.factor(class)))

形状

ggplot(data = da) +
geom_point(mapping = aes(x = x7, y = x8, shape = as.factor(class)))

组合

ggplot(data = da) +
geom_point(mapping = aes(x = x7, y = x8, col = as.factor(class)
, shape = as.factor(class), alpha = as.factor(class)))