在 R 中用 K-means 标记特定集群

Question

如果我只想标记集群 3 中的数据点，需要对代码进行哪些修改？

> library(datasets)
head(iris)
library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, color = Species)) + geom_point()
set.seed(20)
irisCluster <- kmeans(iris[, 3:4], 3, nstart = 20)
irisCluster

table(irisCluster$cluster, iris$Species)
    setosa versicolor virginica

irisCluster$cluster <- as.factor(irisCluster$cluster)
ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, color = irisCluster$cluster)) + geom_point()`

Answer 1

您可以将cluster的标签设为空白，这不是3。您可能需要根据实际数据调整标签的位置。

library(dplyr)
library(ggplot2)

iris %>%
  mutate(cluster = irisCluster$cluster, 
         label = replace(Petal.Length, cluster != 3, '')) %>%
  ggplot() + aes(Petal.Length, Petal.Width, color = cluster, label = label) + 
  geom_point() + geom_text(vjust = -0.5, hjust = -0.4)

Answer 2

你的问题有点模棱两可，但如果你想突出显示特定集群中的点，你可以使用 gghighlight 包，例如

library(datasets)
library(ggplot2)
#install.packages("gghighlight")
library(gghighlight)

set.seed(20)
irisCluster <- kmeans(iris[, 3:4], 3, nstart = 20)
irisCluster

table(irisCluster$cluster, iris$Species)

iris$cluster <- as.factor(irisCluster$cluster)
  ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, color = factor(cluster))) +
    geom_point() +
  gghighlight(cluster == 3, keep_scales = TRUE)

在 R 中用 K-means 标记特定集群

Labeling a particular cluster in K-means in R

r

k-means

labeling