将分类变量绘制为另一个分类变量

Question

我正在比较不同的聚类方法，我想看看两种不同的方法（或参数集）是否定义了类似的聚类。我的集群被定义为数据框中的分类因子（分类变量）。

如果我使用plot() x 作为分类变量且 y 是连续变量，我会得到框图。如果我做同样但 y 是另一个分类变量，我会得到一些奇怪的条形图（如下图所示）。你怎么解释这个情节之王？

在此图中， x （df $ category1）有13个级别：

[1] "A" "B" "C" "D" "cluster1" "cluster5" [7] "cluster2" "cluster8" "cluster0" "cluster6" "cluster4" "cluster3" [13] "cluster7"

和 y （df $ category2）只有12个级别：

[1] "A" "B" "C" "D" "cluster5" "cluster0" [7] "cluster4" "cluster2" "cluster3" "cluster6" "cluster1" "cluster7"

A，B，C和D在两列之间是相同的，其余如果簇不一定与不同聚类运行的结果相同。

修改：使用的代码为plot(df$category1, df$category2)

Answer 1

当x和y都是因素时，plot会调用spineplot。该函数帮助页面的示例：

treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2),
    labels = c("placebo", "treated"))
improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)),
    levels = c(1, 2, 3),
    labels = c("none", "some", "marked"))

spineplot(improved, treatment)

虽然这看起来与你的情节略有不同。

Answer 2

不是你问的问题，而是尝试使用mosaicplot（）。它将生成一个适合两个分类变量的图形。