Multidimensionale Skalierung in drei Dimensionen

In dieser Übung führst du eine multidimensionale Skalierung aller numerischen Spalten der wine-Daten durch und gibst drei Dimensionen für die endgültige Darstellung an.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Schließe die erste Spalte mit dem Weintyp aus, berechne die Distanzmatrix für alle anderen Spalten und weise sie einem Objekt wine.dist zu.
Berechne die multidimensionale Skalierung der Daten, um die Distanzen in drei Dimensionen darzustellen.
Verwende die Funktion scatterplot3d(), um die Darstellung zu plotten, und färbe die Punkte nach Weintyp ein.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Calculate distance 
wine.dist <- dist(___[,-1])

# Perform multidimensional scaling 
mds.wine <- cmdscale(___) 
mds.wine_df <- data.frame(mds.wine)

# Plot the representation of the data in three dimensions 
scatterplot3d(___, color = ___, pch = 19, type = "h", lty.hplot = 2)

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