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 |