Question

你能推荐一种方法来在R中可视化数据集，就像在某种格子包中一样（点云可视化），但是在点的集中度较高的那些段中，颜色会发生变化吗？例如。如果坐标等于0：-1：6的距离10上没有邻居点，则此点将为蓝色。如果有很多非常近邻的坐标100：100：100（并且邻居就像99：100：100），那么这一点就是红色。

此外，还必须能够以3D形式生成这样的可视化。

有这样的溶解吗？

示例：

x = (sample.int(101,size=100,replace=TRUE)-1)/100
y = (sample.int(101,size=100,replace=TRUE)-1)/100
z = (sample.int(101,size=100,replace=TRUE)-1)/100
data = data.frame(x,y,z)

然后我想在plot.ly中开发一些东西，比如这个

library(plotly)
plot_ly(type = 'scatter3d', x = x, y = y, z = z, mode = "markers")

这提供了一个很好的结果，但我想要更多的可视化，尤其是颜色。有溶解吗？

Answer 1

有几种方法可以做到这一点。您可以根据与定义中心的距离来定义自己的方法，或使用聚类方法。

例如，使用kmeans聚类：

set.seed(20)
dataCluster <- kmeans(data, 5, nstart = 20)$cluster %>% 
  as.factor()

plot_ly(type = 'scatter3d', x = x, y = y, z = z, mode = "markers", color = dataCluster)

R中具有颜色权重的3D可视化

1 个答案: