Zacznij terazZacznij za darmo

Wizualizacja klastrów

Mamy już wszystko, czego potrzebujemy, żeby narysować obserwacje razem z elipsami reprezentującymi klastry.

Jeśli chcesz przypisać każdą obserwację do jednego z dwóch klastrów, możesz skorzystać z funkcji clusters() i porównać wyniki z prawdziwymi etykietami. Przypomnijmy: gdy do klastrowania danych używaliśmy tylko zmiennej Weight, poprawnie przewidzieliśmy 4500 kobiet i 4556 mężczyzn. Sprawdźmy, czy dodanie kolejnej zmiennej pozwoli lepiej rozdzielić klastry.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele mieszane w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Użyj funkcji geom_point(), aby utworzyć wykres punktowy dla zmiennych Weight i BMI. Dodaj do wykresu dwie elipsy zapisane w ellipses_comp_number, korzystając z funkcji geom_path().
  • Pamiętaj, że elipsy muszą zostać przekształcone w ramkę danych.
  • Pokoloruj klaster 1 na czerwono, a klaster 2 na niebiesko.
  • Wyznacz tabelę częstości dla prawdziwych etykiet zapisanych w zmiennej Gender w porównaniu z etykietami przewidzianymi przez clusters.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Plot the ellipses
gender %>% 
  ggplot(aes(x = ___, y = ___)) + ___()+
  geom_path(data = data.frame(ellipse_comp_1), aes(x=x,y=y), col = "___") +
  geom_path(data = data.frame(ellipse_comp_2), aes(x=x,y=y), col = "___")
# Check the assignments
table(gender$Gender, clusters(fit_with_cov))
Edytuj i uruchom kod