问题标签 [factoextra]
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r - 转换为对数刻度时的警告，产生了很多 NaN
几周以来，我使用以下脚本生成了一个散点图，其中包含大约 10,000 个（非零，正）数据点。由于转换的警告，只有少数 (<20) 个数据点未包括在内。
从这周开始，我想做一些基于模型的聚类。我编写的脚本（见下文）使用相同的数据集（10,000 个非零的正数据点），但由于以下原因而遗漏了 9,000 多个数据点：
这是第二个脚本：
编辑
一些附加信息：
数据集仅包含大于 0 的值。 Head(dots.Mclust) 提供以下内容：
该图在移除 x 轴和 y 轴上的缩放比例后，如下所示。显然，数据点出了问题。数据集中没有负值，但仍有（很多）点低于 0。此外，x 轴和 y 轴不覆盖条目 [12,] 中的值。这可能是问题的根本原因。但是这个错误值的问题是如何发生的呢？
这里的根本问题是什么？
r - fviz_cluster 图中的值与数据集的数据点不对应
我为带有 fviz_cluster 的聚集散点图编写了以下脚本。根据该图，x 有负值，y 有负值。
根据 head(dots.Mclust) （以及我的彻底分析），没有负值。
这种差异从何而来？fviz(cluster) 如何改变绘图上的值？是否进行了一些标准化或缩放？
r - 使用 R 中的 factoextra 更改补充列的颜色
我正在尝试使用fviz_ca_col() 来自 package factoextra的对应分析中更改用于补充列的颜色，但是从默认值更改颜色时，我似乎没有得到任何响应col.col.sup = "darkred"。可重现的例子：
生成的绘图具有"Alternating"默认深红色的补充列：
r - 直接从 CLARA 绘图结果解释 PCA 轴 Dim1 和 Dim2
我有一个包含超过 300,000 行/观察值和 22 个变量的大型数据集。我使用 CLARA 方法进行聚类，并使用 fviz_cluster 绘制结果。使用剪影方法，我得到了 10 作为我的集群数量，然后我将它应用于我的 CLARA 算法。
对于情节：
结果：
我认为这个聚类图是基于 PCA 的，并且一直试图找出我的原始数据中的哪些变量被选为 Dim1 和 Dim2 或者这些 x 和 y 轴代表什么。有人可以帮我找出这些 Dim1 和 Dim2 以及在不单独运行 PCA 的情况下存在的整个 Dim 的特征值/方差吗？ 我看到还有一些其他的 PCA 函数/包，例如 factoextra 和 FactomineR 中的 get_eigenvalue，但似乎需要我从一开始就使用 PCA 算法？如何将它直接与我的 CLARA 结果集成？
另外，我的 Dim1 只包含 12.3% 和 Dim2 8.8%，这是否意味着这些变量不够具有代表性？考虑到我总共有 22 个维度（来自我的 22 个变量），我认为没关系，不是吗？我不确定 Dim1 和 Dim2 的这些百分比如何影响我的集群结果。我想从我的 CLARA 结果中做 screeplot，但我也想不通。
我会很感激任何见解。
r - 如何使用图像作为ggplot2图形中点的“形状”？
我正在使用不同鱼类的形态数据在 R 中制作 PCA 图，并且我正在使用包“factoextra”来制作这个图。我运行了以下代码：
哪个给我返回了以下图表：
我的目标是用相应鱼类的图像而不是这些彩色点（这些图像是我的 PC 中已有的 png）来填充图表的集群和索引。我怎样才能做到？