如何在R中创建簇图？

如何在R中创建簇图而不使用

我试图掌握一些集群（使用R）和可视化（使用HTML5画布）

基本上，我想创建一个图形，但不是绘制数据，我想得到一组二维点或坐标，我可以把它们拉到画布上，然后做一些可能非常有用的事情（但我不确定如何做）。我可以想象我：

为整个数据集创建相似性矩阵（使用dist）

使用kmeans或类似的方法（使用kmeans）对相似性矩阵进行聚类

使用MDS或PCA绘制结果-但我不确定步骤2和步骤3之间的关系（cmdscale）

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我已经检查了问题，并且（最后一个是最有用的）

你的意思是这样的吗？ 对不起，我对HTML5画布一无所知，只知道R。。。但我希望它能帮助

首先，我使用kmeans对数据进行聚类（注意，我没有对距离矩阵进行聚类），然后计算距离matix并使用cmdscale绘制它。然后，我将颜色添加到MDS图中，这些颜色对应于kmeans标识的组。加上一些漂亮的附加图形功能

可以从cmdscale创建的对象访问坐标

### some sample data
require(vegan)
data(dune)

# kmeans
kclus <- kmeans(dune,centers= 4, iter.max=1000, nstart=10000)

# distance matrix
dune_dist <- dist(dune)

# Multidimensional scaling
cmd <- cmdscale(dune_dist)

# plot MDS, with colors by groups from kmeans
groups <- levels(factor(kclus$cluster))
ordiplot(cmd, type = "n")
cols <- c("steelblue", "darkred", "darkgreen", "pink")
for(i in seq_along(groups)){
  points(cmd[factor(kclus$cluster) == groups[i], ], col = cols[i], pch = 16)
}

# add spider and hull
ordispider(cmd, factor(kclus$cluster), label = TRUE)
ordihull(cmd, factor(kclus$cluster), lty = "dotted")

###一些示例数据
要求（素食主义者）
数据（沙丘）
#kmeans
kclus在这里，您可以在“clusplot”包中找到一个用于分析聚类结果的图形“坐标图”

它不是基于主成分分析的。它使用function scale将所有变量的平均值设置在0到1的范围内，因此您可以比较哪个集群拥有每个变量的最大/最小平均值

install.packages("devtools") ## To be able to download packages from github
library(devtools)
install_github("pablo14/clusplus")
library(clusplus)

## Create k-means model with 3 clusters
fit_mtcars=kmeans(mtcars,3)

## Call the function
plot_clus_coord(fit_mtcars, mtcars)

解释如何使用它。
谢谢@EDi，这真是太棒了。所以，为了澄清这一点，您需要进行聚类，然后构建一个相似的matirx。然后使用MDS在二维中定位点，然后根据点与簇的关系为点着色。明亮的如果你有机会，你能解释一下这是做什么的吗：小组看我的编辑。groups只是一个包含组名称的对象，仅用于for-loop。好的，我看到您的编辑。最后一个问题，你能对距离矩阵进行聚类吗？还是这是一个疯狂的举动？对不起，我现在正在学习，只是在工作。