将标签添加到2D散点图(kmeans聚类)

Question

对数据集样本进行主成分分析，保留前两个分量向量.I，然后用k=3计算前两个分量的k均值聚类，然后根据聚类组的前两个特征函数和颜色绘制二维散点图。我用散点图完成了所有的事情，但是当我看到这个图时，我无法区分哪些样本是聚在一起的，所以我想将样本标签添加到散点图中的各个点。有人能建议我怎么做吗？

tdata<-t(subdata)
pca <- prcomp((tdata),cor=F)
dat.loadings <-pca$x[,1:2]
cl <- kmeans(dat.loadings, centers=3)
pca1 <-pca$x[,1]
pca2 <-pca$x[,2]
plot(pca1, pca2,xlab="PCA-1",ylab="PCA-2",col=cl$cluster)

谢谢

Answer 1

这可以简单地使用ggplot来完成。我将使用mtcar数据，因为我没有访问您当前使用的数据集的权限。无论如何，这个想法应该是很明确的。

library(ggplot2)
pca <- prcomp((mtcars),cor=F)
dat.loadings <-pca$x[,1:2]
cl <- kmeans(dat.loadings, centers=3)
pca1 <-pca$x[,1]
pca2 <-pca$x[,2]
#plot(pca1, pca2,xlab="PCA-1",ylab="PCA-2",col=cl$cluster)
mydf<-data.frame(ID=names(pca1),PCA1=pca1, PCA2=pca2, Cluster=factor(cl$cluster))
ggplot(mydf, aes(x=PCA1, y=PCA2, label=ID, color=Cluster)) + 
       geom_point() + geom_text(size = 4, colour = "black", vjust = -1)

这给出了每个数据点的名称输出。

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