Deutsches R-Forum

Verfasst: **Mo Mai 31, 2021 12:43 am**

Hallo liebes Forum!
Ich bin noch eine R-Anfängerin und hoffe, dass ihr mir helfen könnt!

Ich habe mittels K-means meine Cluster gebildet und würde diese jetzt gerne noch einzeln auf demographische (nicht clusterbildende) Variablen wie Alter, Geschlecht etc. analysieren.

Habt ihr eine Idee, mit welchem Code das funktionieren könnte?

Vielen Dank im Voraus

Verfasst: **Mo Mai 31, 2021 9:53 am**

Hmm.. Ziemlich wenig infos....

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?boxplot

Verfasst: **Mo Mai 31, 2021 10:23 am**

Hallo,

wirklich wenig Infos, ich versuch mich trotzdem an einer Antwort. Nehmen wir den Iris-Datensatz und clustern ihn in drei Cluster basierend auf den Messwerten der Blütenblätter ohne Einbezug der Spezies in drei Gruppen:

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cl <- kmeans(iris[, c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")], 3)

In unserem Ergebnis steckt nun für jede Zeile drin, in welches Cluster sie aufgenommen wurde. Das extrahiert man so:

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iris$Cluster <-  cl$cluster
head(iris)

Jetzt gibt es eine neue Spalte die allerlei Auswertungen zulässt. Wir könnten zum Beispiel zählen, wie sich die Spezies auf die Cluster verteilen (vielleicht macht sowas bei Dir Sinn mit dem Geschlecht):

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> table(iris$Species, iris$Cluster)
            
              1  2  3
  setosa      0  0 50
  versicolor  2 48  0
  virginica  36 14  0

Oder wir könnten uns die Kelchblattbreiten nach Cluster anzeigen lassen (vielleicht macht sowas bei Dir Sinn mit dem Alter):

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boxplot(iris$Sepal.Width ~ iris$Cluster, xlab = "kmeans Cluster mit k = 3")

oder die Clusternummer zum Einfärben einer Grafik verwenden (will sagen, ganz viel ist möglich, was Du untersuchen willst können wir nicht wissen):

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plot(iris$Sepal.Width ~ iris$Sepal.Length, col = iris$Cluster, 
     pch = 16)

HTH,
Bernhard

Verfasst: **Di Jun 01, 2021 3:30 pm**

Lieber Bernhard,
Deine Nachricht hat mir sehr geholfen! Mit der table()-Funktion hat alles super funktioniert

Vielen Dank nochmal!!!

Liebe Grüße,
Kathi

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