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$cluster) # プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします |
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主成分分析を実行する | mycmpakari3d <- prcomp(myakari3dumi, scale=TRUE) |
主成分分析の結果のサマリーを表示する | summary(mycmpakari3d) # 各主成分の累積寄与率が表示されます |
散布図行列を描く | library(mclust) clPairs(mycmpakari3d$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) |