3軸の座標が入った3列×65536行のテーブル※を読み込む
（タブ区切り） | myakari3d0=read.table("clipboard",h=0) |
| 所望のデータ（行）を抽出しておく | myakari3dumi <- subset(myakari3d0,V3< -3)
myakari3dedge <- subset(myakari3d0,V3 == -3) |
| 点群をプロットして確かめる | plot(myakari3dumi[ , c(1, 2)])
# 3列目（高さ）は使わない |
| 抽出される行数だけ知りたい | nrow(subset(myakari3d0,V3< -3)) |
| ヒストグラムを描く | hist(myakari3dumi[ , c(3)])
# 3列目（高さ）だけを使う |
| nrow(subset(myakari3d0,V3< -3)) | 10850 |
| nrow(subset(myakari3d0,V3 == -3)) | 3369 |
k-meansを実行する
（k=9、nstart=50） | mykmakari9 <- kmeans(myakari3dumi, 9, nstart=50) |
| 散布図を描く | library(mclust)
clPairs(myakari3dumi, cl=mykmakari9$cluster)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします |
| |
| 主成分分析を実行する | mycmpakari3d <- prcomp(myakari3dumi, scale=TRUE) |
| 主成分分析の結果のサマリーを表示する | summary(mycmpakari3d)
# 各主成分の累積寄与率が表示されます |
| 散布図行列を描く | library(mclust)
clPairs(mycmpakari3d$x, cl=mykmakari9$cluster)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします |
主成分「PC1」「PC2」「PC3」で
k-meansを実行
（k=2） | mykmakari9c3 <- kmeans(mycmpakari3d$x, 2, nstart=50)
clPairs(myakari3dumi, cl=mykmakari9c3$cluster)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします |
| クラスターのサイズを表示 | mykmakari9c3$size |
| クラスターの重心を表示 | original <- mykmakari9c3$centers %*% t(mycmpakari3d$rotation)
original <- scale(original, center = FALSE, scale = 1 / mycmpakari3d$scale)
original <- scale(original, center = -mycmpakari3d$center, scale = FALSE) |
