开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Factoextra:如何在fviz_silhouette函数中更改平均轮廓宽度的颜色？

在Factoextra中，可以通过修改fviz_silhouette函数的参数来更改平均轮廓宽度的颜色。具体来说，可以使用参数linecolor来指定轮廓线的颜色，使用参数fillcolor来指定轮廓宽度的颜色。

下面是修改平均轮廓宽度颜色的示例代码：

# 导入必要的包
library(factoextra)

# 创建一个聚类对象
set.seed(123)
data <- iris[-5]
kmeans_model <- kmeans(data, centers = 3)

# 可视化轮廓图
sil <- silhouette(kmeans_model$cluster, dist(data))
sil_plot <- fviz_silhouette(sil)

# 修改平均轮廓宽度的颜色
sil_plot <- fviz_silhouette(sil, linecolor = "red", fillcolor = "yellow")

# 显示修改后的轮廓图
print(sil_plot)

在上述示例代码中，我们首先使用k-means聚类算法对Iris数据集进行聚类，并计算出每个样本的轮廓系数。然后，使用fviz_silhouette函数可视化轮廓图。最后，通过将linecolor参数设置为"red"，将fillcolor参数设置为"yellow"，来修改平均轮廓宽度的颜色为红色，轮廓宽度的颜色为黄色。

这里还附上腾讯云相关产品的介绍链接：

相关搜索:如何在ggplot2中更改轮廓线的标签颜色如何在Tensorboard中更改函数图的颜色？如何在Twitter Bootstrap中更改输入和文本区域元素的边框/轮廓颜色？如何在Visual Studio 11中更改"突出显示当前行"的边框宽度和颜色如何在JavaScript中更改按钮的颜色以应用于另一个函数？如何在woocommerce的自定义错误函数中更改邮政编码字段的输入边框颜色 js 遍历时间 js去竖杠符号 7天倒计时js js中两数相加

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

「Workshop」第十期：聚类

聚类分析的思想:对于有p个变量的数据集来说,每个观测值都是p维空间中的一个点,所以属于同一类的点在空间中的距离应该显著小于属于不同类的点之间的距离

02

开发 | 机器学习之确定最佳聚类数目的10种方法

AI科技评论按，本文作者贝尔塔，原文载于知乎专栏数据分析与可视化，AI科技评论获其授权发布。在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方法进行汇总以及代码实现并尽量弄清每个方法的原理。数据集选用比较出名的wine数据集进行分析 library(gclus) data(wine) head(wine) Loading required package:

【机器学习】确定最佳聚类数目的10种方法

在聚类分析的时候确定最佳聚类数目是一个很重要的问题，比如kmeans函数就要你提供聚类数目这个参数，总不能两眼一抹黑乱填一个吧。之前也被这个问题困扰过，看了很多博客，大多泛泛带过。今天把看到的这么多方

07

【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（一）

今天我们来给大家介绍另一个做PCA分析并绘图的R包factoextra，很多SCI文章中都用到了这个R包。换句话说这个R包画出来的PCA图是发表级的。

01

如何选择聚类模块数目

一般来说，类似K-means聚类算法需要我们提取指定聚类得到的cluster数目。那么问题来了，如何为聚类选择一个适合的cluster数目呢？很遗憾，上面的问题没有一个确定的答案。不过我们可以基于不同聚类过程中使用的相似性算法和模块划分参数，选择一个最合适的数目。下面介绍不同的方法，帮助我们在K-means，PAM和层次聚类中选择合适的聚类数目，这些方法包括直接方法和统计检验方法。直接方法设置一些适合的划分标准，比如elbow和average silhouette法统计检验方法就是常用的假设

R可视乎｜主成分分析结果可视化

主成分分析法是很常用的一种数据降维方法[1]。该方法可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。

03

【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（三）

观察仔细的小伙伴可能发现，在上面这张图里面有三个点比其他点要大一些，其实这三个点是三个组的中心点。那么我们怎么去除各组的中心点呢？其实只需要修改mean.poin这个参数就可以了

02

K均值算法R语言代码

今天给大家简单的介绍经典的聚类学习算法，K均值算法。 K均值算法的R语言代码 # 加载R包 library(tidyverse) # data manipulation library(cluster) # clustering algorithms library(factoextra) # clustering algorithms & visualization # 数据准备 df <- USArrests # 数据缺失值处理 df <- na.omit(df) # 删除含有缺失值的样本

01

ggplot2画点和分组椭圆展示主成分分析（PCA）结果的简单小例子

这个图来自链接 http://www.sthda.com/english/articles/31-principal-component-methods-in-r-practical-guide/112-pca-principal-component-analysis-essentials/

03

R语言使用最优聚类簇数k-medoids聚类进行客户细分

k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。

00

R语言主成分分析可视化(颜值高，很详细)

网络上很多R语言教程都是基于R语言实战进行修改，今天为大家介绍更好用的R包，在之前聚类分析中也经常用到：factoextra和factoMineR，关于主成分分析的可视化，大家比较常见的可能是ggbiplot，这几个R包都挺不错，大家可以比较下。

02

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法|附代码数据

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。

00

PCA-弱水三千，取哪一瓢饮？

Rplot_FVIZ.png可以很明显的看到，第一个主成分就把我们的NSCLC和SCLC区分的还不错更多完整的PCA教程看群主之前的推文：

01

【R语言】factoextra生成发表级PCA主成分分析图（二）

主要讲了如何展示样本的主成分分析结果，即样本在新的空间中的分布情况，便于查看样本分群的结果。

01

比较聚类：我该划分多少个聚类簇？

在上期文章层次聚类与聚类树中，不同对象之间的关系可以通过聚类树展现出来，通过聚类树我们可以观察哪些对象比较相似，哪些对象距离较远，从而对所有对象的关系有一个整体的把握。然而，这时候我们并没有获得一个明显的聚类簇划分，也即不知道对象可以划分为几类、谁和谁归为一类，以及这个聚类结果是不是合理，这可以通过比较聚类来实现。

02

主成分分析 factoextra

factoextra是一个R软件包，可以轻松提取和可视化探索性多变量数据分析的输出，其中包括：主成分分析（PCA），用于通过在不丢失重要信息的情况下减少数据的维度来总结连续（即定量）多变量数据中包含的信息。对应分析（CA），它是适用于分析由两个定性变量（或分类数据）形成的大型列联表的主成分分析的扩展。多重对应分析（MCA），它是将CA改编为包含两个以上分类变量的数据表格。多因素分析（MFA）专用于数据集，其中变量按组（定性和/或定量变量）组织。分层多因素分析（HMFA）：在数据组织为分

03

主成分分析、K均值聚类R语言实现小实例

数据集下载链接 https://acadgildsite.s3.amazonaws.com/wordpress_images/r/wineDataset_Kmeans/Wine.csv

03

R语言做K均值聚类的一个简单小例子

k均值聚类是一种比较常用的聚类方法，R语言里做k均值聚类比较常用的函数是kmeans()，需要输入3个参数，第一个是聚类用到的数据，第二个是你想将数据聚成几类k，第三个参数是nstarthttps://www.datanovia.com/en/lessons/k-means-clustering-in-r-algorith-and-practical-examples/

02

【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法

之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。

01

R语言PCA分析_r语言可视化代码

如果不对数据进行scale处理，本身数值大的基因对主成分的贡献会大。如果关注的是变量的相对大小对样品分类的贡献，则应SCALE，以防数值高的变量导入的大方差引入的偏见。但是定标(scale)可能会有一些负面效果，因为定标后变量之间的权重就是变得相同。如果我们的变量中有噪音的话，我们就在无形中把噪音和信息的权重变得相同，但PCA本身无法区分信号和噪音。在这样的情形下，我们就不必做定标。

01

非层次聚类：k-medoids

往期文章层次聚类与聚类树、比较聚类与聚类簇划分介绍了层次聚类的使用，今天为大家介绍非层次聚类的使用。非层次聚类（non- hierarchical clustering）是对一组对象进行简单分组的方法，其分类依据是尽量使得组内对象之间比组间对象之间的相似度更高，在分析之前需要预设小组的数目。非层次聚类需要首先有个预设的结构，比如假设有k个类群，那么将所有对象任意分为k组，然后在这个基础上不断进行替换迭代，来达到最优化的分组结果。

03

ggplot2绘图点的形状不够用怎么办？

fviz_pca_ind是factoextra里面用来可视化PCA结果的一个参数，具体见PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据。

01

第9章聚类笔记

不同于分类和回归，聚类不需要事先的任何参考分类信息，可以简单地通过判断数据特征的相似性来完成对数据的归类。

02

R实现PCA降维

PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用广泛的数据降维算法。详细的概念可以参照https://zhuanlan.zhihu.com/p/37777074 一般将多个样本降维就可以得到二维的分布，相似的样本成为一群，但有时候我们想知道哪些特征导致了这样的分群。这里我们主要讨论怎么样用R实现以及提取我们需要的特征：用R实现PCA有多个方法： prcomp() and princomp() [built-in R stats package], PCA() [FactoMineR package], dudi.pca() [ade4 package], and epPCA() [ExPosition package]

02

表达芯片数据分析3——基因差异分析绘制火山图及差异基因热图

01

Z-score并不会影响很多统计学算法的结果

**Z值（z-score）**又称标准数，能够将不同量级的数据转化为相同量级，实现标准化。

02

无监督学习聚类分析③

可以看到有16个指标支持最佳聚类数目为3，5个指标支持聚类数为2，所以该方法推荐的最佳聚类数目为3.

04

【深度学习】KMeans中自动K值的确认方法

聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。例如针对企业整体用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点进行用户分群，然后再针对不同群体做进一步分析；例如将连续数据做离散化，便于做后续分类分析应用。

01

【深度学习】KMeans中自动K值的确认方法

聚类常用于数据探索或挖掘前期，在没有做先验经验的背景下做的探索性分析，也适用于样本量较大情况下的数据预处理等方面工作。例如针对企业整体用户特征，在未得到相关知识或经验之前先根据数据本身特点进行用户分群，然后再针对不同群体做进一步分析；例如将连续数据做离散化，便于做后续分类分析应用。

01

K_means算法案例分析

得出当聚类中心数量为3的时候,轮廓系数最大;此时,也可以观察到聚类中心数量为3也符合数据的分布特点,的确是相对较为合理的类簇数量。

07

基于k-means++和brich算法的文本聚类

分词和过滤停用词，这里分词有两步，第一步是对停用词进行分词，第二步是切分训练数据。

01

Optimizing the number of centroids最优化形心数量

Centroids are difficult to interpret, and it can also be very difficult to determine whether we have the correct number of centroids. It's important to understand whether your data is unlabeled or not as this will directly influence the evaluation measures we can use.

02

盘一盘 Python 系列 9 - Scikit-Plot

当机器学习工具 Scikit-Learn 遇上了可视化工具 Matplotlib，就衍生出 Scikit-Plot。

04

【机器学习】K-means聚类的最优k值的选取（含代码示例）

数据科学领域中，聚类是一种无监督学习方法，它旨在将数据集中的样本划分成若干个组，使得同一组内的样本相似度高，而不同组之间的样本相似度低。K-means聚类是其中最流行的一种算法，因其简单、高效而广受青睐。然而，选择合适的K值（即聚类数）对于聚类结果至关重要。本文将探讨如何选取最优的K值，以确保K-means聚类算法能够揭示数据中的潜在模式。

01

聚类分析和主成分分析

示例数据一：现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据，根据这4个变量对16饮料进行聚类

05

聚类分析和主成分分析

示例数据一：现有16种饮料的热量、咖啡因含量、钠含量和价格的数据，根据这4个变量对16饮料进行聚类。

03

PCA主成分分析实战和可视化 | 附R代码和测试数据

一文看懂PCA主成分分析中介绍了PCA分析的原理和分析的意义(基本简介如下，更多见博客)，今天就用数据来实际操练一下。

02

科研文献绘图

曼哈顿图（manhattan plot），是一种类似曼哈顿摩天大楼排列的一种展示图。如下图所示。

01

分群思维（四）基于KMeans聚类的广告效果分析

从雷达图我们发现四个各类别在6个数字特征上具有较大差异，0类更偏向访问深度，3类更偏向日均uv，2和3类在多个指标表现都较好，但也存在差异。

03

6个常用的聚类评价指标

评估聚类结果的有效性，即聚类评估或验证，对于聚类应用程序的成功至关重要。它可以确保聚类算法在数据中识别出有意义的聚类，还可以用来确定哪种聚类算法最适合特定的数据集和任务，并调优这些算法的超参数(例如k-means中的聚类数量，或DBSCAN中的密度参数)。

01

使用轮廓分数提升时间序列聚类的表现

如果沿着y轴移动序列添加随机噪声，并随机化这些序列，那么它们几乎无法分辨，如下图所示-现在很难将时间序列列分组为簇:

01

PCA-Statistics is the new sexy!!!

PCA是为了更好地展示多维数据，通过线性转化，展示保留最多信息的主成分；将样本尽可能地分散地展示在坐标轴中达到可视化的目的；

02

R语言学习笔记-Day08

获得探针ID与序列——> //读取gtf文件

02

一个企业级数据挖掘实战项目｜客户细分模型（上）

客户细分模型是将整体会员划分为不同的细分群体或类别，然后基于细分群体做管理、营销和关怀。客户细分模型常用于整体会员的宏观性分析以及探索性分析，通过细分建立初步认知，为下一步的分析和应用提供基本认知。

02

机器学习-06-无监督算法-01-划分聚类Kmeans算法

懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现

01

高维数据 | R语言绘图基础之主成分分析

在视觉性方面,人类普遍能够感知的是二维和三维空间。对于高维数据的可视化是将高维数据投影到二维或三维空间，去掉冗余属性，同时保留高维空间的数据和特征。说白了，高维数据的可视化就是使用降维度方法，主要分成线性和非线性两大类，关于非线性的非度量多维尺度分析NMDS见往期文章非度量多维尺度分析（NMDS），关于线性的PCA方法，见往期文章PCA做图最佳搭档-ggbiplot，本文主要针对迷弥小粉丝关于绘制线性PCA图数据处理过程遇到的问题进行记录。

03

算法金 | 再见！！！K-means

今天我们来聊聊达叔 6 大核心算法之 —— k-means 算法。最早由斯坦福大学的 J. B. MacQueen 于 1967 年提出，后来经过许多研究者的改进和发展，成为了一种经典的聚类方法。吴恩达：机器学习的六个核心算法！

01

KMeans+降维，实现用户聚类！

基于Python Outlier Detection库进行异常值处理（Kmeans对异常值敏感）。

07

Scikit-learn 秘籍第三章使用距离向量构建模型

这一章中，我们会涉及到聚类。聚类通常和非监督技巧组合到一起。这些技巧假设我们不知道结果变量。这会使结果模糊，以及实践客观。但是，聚类十分有用。我们会看到，我们可以使用聚类，将我们的估计在监督设置中“本地化”。这可能就是聚类非常高效的原因。它可以处理很大范围的情况，通常，结果也不怎么正常。

01

Barnes-Hut t-SNE:大规模数据的高效降维算法

在数据科学和分析中，理解高维数据集中的底层模式是至关重要的。t-SNE已成为高维数据可视化的有力工具。它通过将数据投射到一个较低维度的空间，提供了对数据结构的详细洞察。但是随着数据集的增长，标准的t-SNE算法在计算有些困难，所以发展出了Barnes-Hut t-SNE这个改进算法，它提供了一个有效的近似，允许在不增加计算时间的情况下扩展到更大的数据集。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭