다차원 척도법(Multi Demensional Scaling, MDS)
다차원 척도법도 군집분석 중의 하나에 속함
계산 방법이 다를 뿐, 기본적으로 비계층적 군집분석에 속함
데이터의 거리를 구하고 상대적인 위치를 그래프에 표시하는 방법임
각 데이터의 거리(다차원)가 상대적인 비교로 2차원 또는 3차원 그래프에 그려지므로 다차원척도법이라 함
# 데이터준비
autoparts <- read.csv("autoparts.csv", header = T)
autoparts4 <- autoparts[autoparts$prod_no=="45231-P3B750", -c(1:7)]
autoparts4$flag <- 1
autoparts4$flag[autoparts4$c_thickness > 32] <- 2
autoparts4$flag[autoparts4$c_thickness < 20] <- 3
table(autoparts4$flag)
##
## 1 2 3
## 50 17 2
head(autoparts4)
## fix_time a_speed b_speed separation s_separation rate_terms mpa
## 28155 82.7 0.657 1.857 221.8 673.5 88 73.7
## 28156 82.7 0.659 1.840 223.9 672.7 88 73.8
## 28157 82.8 0.670 1.839 220.7 673.8 88 73.8
## 28158 82.8 0.653 1.824 221.2 674.4 87 73.7
## 28159 82.8 0.675 1.826 222.9 674.6 87 73.8
## 28160 82.6 0.653 1.846 222.7 674.5 87 73.8
## load_time highpressure_time c_thickness flag
## 28155 19.6 70 28.5 1
## 28156 19.6 82 27.2 1
## 28157 19.7 73 29.3 1
## 28158 19.7 74 28.2 1
## 28159 19.7 81 26.3 1
## 28160 19.6 69 26.6 1
# MDS 분석
d <- dist(autoparts4[,1:9])
fit <- cmdscale(d)
head(fit)
## [,1] [,2]
## 28155 -16.39510 -2.178715
## 28156 -17.76661 -3.919369
## 28157 -15.66237 -3.554004
## 28158 -15.48761 -3.793146
## 28159 -16.20712 -4.972811
## 28160 -16.38329 -2.121006
x <- fit[,1]
y <- fit[,2]
# type="n" 옵션은 실제 그리지는 않고 자리만 잡음
plot(x,, xlab="Coordinate 1", ylab="Coordinate 2", main="MDS-autopart4", type="n")
text(x,y, labels=autoparts4$flag, cex=.7)
