| 所望のデータ（行）を抽出しておく | myakari3dn0 <- subset(myakari3d0,V3 != 0) |
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k-meansを実行する
（k=17、nstart=50） | mykmakari17edge <- kmeans(myakari3dn0, 17, nstart=50) |
| 散布図を描く | library(mclust)
clPairs(myakari3dn0, cl=mykmakari17edge$cluster)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします |
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| 主成分分析を実行する | mycmpakari17edge <- prcomp(myakari3dn0, scale=TRUE) |
| 主成分分析の結果のサマリーを表示する | summary(mycmpakari17edge)
# 各主成分の累積寄与率が表示されます |
| 散布図行列を描く | library(mclust)
clPairs(mycmpakari17edge$x, cl=mykmakari17edge$cluster)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします |
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主成分「PC1」「PC2」「PC3」で
k-meansを実行
（k=9） | mykmakari9n0c3 <- kmeans(mycmpakari17edge$x, 9, nstart=50)
clPairs(myakari3dn0, cl=mykmakari9n0c3$cluster)
# プロットされた図を右クリックしてコピーや保存をします |
| クラスターのサイズを表示 | mykmakari9n0c3$size |
| クラスターの重心を表示 | original <- mykmakari9n0c3$centers %*% t(mycmpakari17edge$rotation)
original <- scale(original, center = FALSE, scale = 1 / mycmpakari17edge$scale)
original <- scale(original, center = -mycmpakari17edge$center, scale = FALSE) |
| 番号つき散布図を描く | clPairs(myakari3dn0[, c(1, 2)], cl=mykmakari9n0c3$cluster)
# または plot(myakari3dn0[, c(1, 2)], type="n")
text(original)
rect(0, 0, 256, -256, border = "red") |
