第六章 样本相似性可视化课堂练习

Author

221527216叶梓欣

1 案例数据

1.1 iris：鸢尾花数据集

  • R语言内置的 iris 数据集（鸢尾花数据集）是统计学和机器学习领域最经典的案例数据集之一，由英国统计学家 Ronald Fisher 在1936年首次提出。它包含了3种鸢尾花的测量数据，每个类别有50个样本，共150行数据。
变量名 数据类型 单位 说明
Sepal.Length numeric cm 花萼（萼片）长度，即花朵最外层绿色叶状结构的长度
Sepal.Width numeric cm 花萼（萼片）宽度
Petal.Length numeric cm 花瓣长度，即花朵内部彩色叶状结构的长度
Petal.Width numeric cm 花瓣宽度
Species factor - 鸢尾花种类（分类标签），包含3个水平：
• setosa山鸢尾
• versicolor变色鸢尾
• virginica维吉尼亚鸢尾
  • setosa 类的花通常较小，花瓣短而宽，与其他两类差异明显；versicolor 和 virginica 在部分特征上有重叠，分类难度更高。

2 平行坐标图和雷达图

2.1 平行坐标图

  • ggplot(group=id)+geom_line+geom_point 绘图
  • Species 映射为颜色

2.1.1 图形观察和代码编写的心得体会

  • 蓝线和绿线在相邻轴间呈现相似斜率，可能存在正相关关系，密集的平行线簇表明数据子集具有相似特征，红线明显偏离主线的折线可能代表异常数据。

2.2 雷达图

  • 采用ggiraphExtra::ggRadar 绘图

2.2.1 图形观察和代码编写的心得体会

  • 雷达图可以直观地展现优劣势，便于发现各维度上的强弱分布，蓝线最为突出，所以该数值比较高，维度表现较强，其次是绿线、红线，这种图形适合较少对象的多维数据

3 星图和脸谱图

3.1 星图

  • 采用stars 函数，对标准化数据绘制圆弧星图

  • 需要先将四个数值变量转化为矩阵，并将Species 作为矩阵的行名；

  • 设置图例在合适位置，能完整显示；将图形分为10行。

3.1.1 图形观察和代码编写的心得体会

  • 在同一图中同时显示5-10个维度的数据，适合快速比较多个指标，通过叠加多个星图，直接比较不同对象的表现。

3.2 脸谱图

  • 采用aplpack::faces 函数，作Species 三个类别的脸谱图
  • 需要先将四个数值变量转化为矩阵，并将Species 作为矩阵的行名；
  • 设置图例在合适位置，能完整显示；将图形分为3列。

effect of variables:
 modified item       Var           
 "height of face   " "Sepal.Length"
 "width of face    " "Sepal.Width" 
 "structure of face" "Petal.Length"
 "height of mouth  " "Petal.Width" 
 "width of mouth   " "Sepal.Length"
 "smiling          " "Sepal.Width" 
 "height of eyes   " "Petal.Length"
 "width of eyes    " "Petal.Width" 
 "height of hair   " "Sepal.Length"
 "width of hair   "  "Sepal.Width" 
 "style of hair   "  "Petal.Length"
 "height of nose  "  "Petal.Width" 
 "width of nose   "  "Sepal.Length"
 "width of ear    "  "Sepal.Width" 
 "height of ear   "  "Petal.Length"

3.2.1 图形观察和代码编写的心得体会

  • 脸谱图是一种多变量数据可视化方法，通过人脸特征（如眼睛大小、嘴巴弧度、鼻子长度等）编码不同维度的数据，利用人类对面部表情的敏感识别能力，帮助直观感知复杂数据的模式与异常。

4 聚类图和热图

4.1 系统聚类树状图

  • 采用factoextra::fviz_dend 函数，对标准化后数据作图；
  • 需要先将四个数值变量转化为矩阵，并将Species 作为矩阵的行名；
  • 要求分为3类，观察分类结果和Species 的差异；树状图的外观为圆形。

4.1.1 图形观察和代码编写的心得体会

  • 通过树状分支表示数据点或类别的逐级合并过程

4.2 K-menas聚类主成分图

  • 采用factoextra::fviz_cluster 函数，对标准化后数据作图；

  • 需要先将四个数值变量转化为矩阵，并将1：150 作为矩阵的行名；

  • 要求分为3类，类别轮廓为正态分布，观察哪些观察值比较异常。

4.2.1 图形观察和代码编写的心得体会

  • K-menas聚类主成分图辅助判断K-means的合理性，快速观察高维数据的潜在分组。

4.3 热图

  • 采用gplots::heatmap.2 函数，对原始数据绘制热力图

  • 需要先将四个数值变量转化为矩阵，并将Species 作为矩阵的行名；

  • 要求横轴和纵轴均添加聚类树状图

4.3.1 图形观察和代码编写的心得体会

  • 热图是一种通过颜色编码矩阵数据的可视化工具，将数值大小转化为颜色梯度，直观反映数据分布，整合多维度信息。