我正在使用R绘制群集二进制数据的图形。数据如下所示: Table of data. 我的目标是通过以下方式绘制数据图形:
我尝试使用fviz_cluster,但我无法使R理解,实际上图只有两个维(A; B),并且这两个维分别具有三个子类别(A_1,A_2,A_3; B_1,B_2,B3)。 非常感谢您的任何有益建议!
我正在使用R绘制群集二进制数据的图形。数据如下所示: Table of data. 我的目标是通过以下方式绘制数据图形:
我尝试使用fviz_cluster,但我无法使R理解,实际上图只有两个维(A; B),并且这两个维分别具有三个子类别(A_1,A_2,A_3; B_1,B_2,B3)。 非常感谢您的任何有益建议!
尝试应用“树分类器”,例如J48(又名C45),然后可视化决策边界。
在Weka中,它看起来像这样:
这里,我使用了虹膜数据集,然后为x和y坐标选择了2个数字属性。在我的情况下,有一个属性“类”(=花名),可以从叶宽预测出来,并在此处进行颜色编码。我不确定您的数据集中是否有这样的属性。
如果不这样做:您的数据集使我想起了我无法在此处解决的离散优化问题(背包问题)。