R 用于比较不同方法的群集分配的工具

我有一套方法可以将数据集划分为集群

为了简单起见，假设一个方法将7个样本分成3个集群中的任意一个。另一种方法也会这样做，但赋值不一定是

我感兴趣的是一种工具，它以类似于voroni的方式绘制不同的赋值，其中边界表示某个样本所属的分区（没有决策边界，没有数据的线性变换-实际上只是赋值）

我想要一个类似于下面的图：

有什么工具可以做到这一点吗

---

R将是完美的，但任何网站也可以。

类似于本文中的可视化

Achtert，E.，Goldhofer，S.，Kriegel，H.p.，Schubert，E.，和Zimek，A.
集群评估——指标和视觉支持。
在数据工程（ICDE）方面，2012年IEEE第28届国际会议（第1285-1288页）。IEEE

但我认为这并不能很好地扩展。它只适用于非常小的数据集，视觉过载太快了

---

Voronoi单元是1NN分类器决策边界。如果这是您想要的：您只需自己绘制两个Voronoi单元就可以了。

您可以尝试加权Voronoi图。例如，对于不同的距离函数，多边形单元是不同的。最简单的可能是欧几里得距离和曼哈顿距离。然而，在加权voronoi图中，距离函数使用权重。

你的意思是这样的吗？不，因为我想比较两个不同的集群分配，而不是只可视化一个。我对决策边界一点也不感兴趣。你的图中的红黑线是什么？更新后让它更清晰。我不太明白你的意思。你能详细解释一下吗？@user538603；事实上，这与@Anony Mousse的答案是一样的。链接如下：