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kmeans関数でのクラスタリング

k-meansでのクラスタリングはRはデフォルトで関数を用意している。 混合分布モデルでのクラスタリングは階層型。これは非階層型（分割最適化手法）のクラスタリング。

# 引用元 http://d.hatena.ne.jp/hamadakoichi/20100415/p1 kmeans
data(iris)
x <- iris[, 1:4]  # 解析データ：iris 1-4列のデータ
km <- kmeans(x, 3)  # k-meansの実行。クラスタ数は3に指定。
result <- km$cluster  #クラスタリング結果の抽出
result  #クラスタリング結果の表示

##   [1] 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 2 2 2 1 1 2 2 2 1
##  [36] 2 2 2 1 2 2 1 1 2 2 1 2 1 2 2 3 3 3 3 3 3 3 1 3 3 1 3 3 3 3 3 3 3 3 3
##  [71] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1 3 3 3 3 1 3 3 3 3 3 3
## [106] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
## [141] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

answer <- iris[, 5]  #クラスタリング正解:品種（iris 5列目）
ctbl <- table(answer, result)  #正解と結果のクロス表を作成
ctbl  #クロス表の表示

##             result
## answer        1  2  3
##   setosa     17 33  0
##   versicolor  4  0 46
##   virginica   0  0 50

# クロス表の正誤だけみても味気なかったので散布図をプロット
result.all <- cbind(x, cbind(answer, result))
result.all$result <- factor(result.all$result)
result.all$answer <- factor(result.all$answer)

library(GGally)

## Loading required package: ggplot2

## Loading required package: reshape

## Loading required package: plyr

## Attaching package: 'reshape'

## 以下のオブジェクトはマスクされています (from 'package:plyr') :
## 
## rename, round_any

ggpairs(data = result.all[, -6], color = "answer")  # answer 正しい種類での色分け

ggpairs(data = result.all[, -5], color = "result")  # result k-meansでのクラスタリング結果での色分け

km1.png

km2.png