有什么解决方法可以将混合数据类型聚类并在R中渲染3D散点图？

Question

我试图查看3D图中标记组内的数据点分布，因为我想查看数据点的分布，并希望查看3D空间中每组数据点的相似程度。为此，我使用了来自CRAN的scatterplot3d软件包来获取3D散点图，但没有获得适合我的数据的正确图。

可复制的数据

这是我使用的可复制数据。

    > dput(head(phenDat,30))
structure(list(SampleID = c("Tarca_001_P1A01", "Tarca_013_P1B01", 
"Tarca_025_P1C01", "Tarca_037_P1D01", "Tarca_049_P1E01", "Tarca_061_P1F01", 
"Tarca_051_P1E03", "Tarca_063_P1F03", "Tarca_075_P1G03", "Tarca_087_P1H03", 
"Tarca_004_P1A04", "Tarca_064_P1F04", "Tarca_076_P1G04", "Tarca_088_P1H04", 
"Tarca_005_P1A05", "Tarca_017_P1B05", "Tarca_054_P1E06", "Tarca_066_P1F06", 
"Tarca_078_P1G06", "Tarca_090_P1H06", "Tarca_007_P1A07", "Tarca_019_P1B07", 
"Tarca_031_P1C07", "Tarca_079_P1G07", "Tarca_091_P1H07", "Tarca_008_P1A08", 
"Tarca_020_P1B08", "Tarca_022_P1B10", "Tarca_034_P1C10", "Tarca_046_P1D10"
), GA = c(11, 15.3, 21.7, 26.7, 31.3, 32.1, 19.7, 23.6, 27.6, 
30.6, 32.6, 12.6, 18.6, 25.6, 30.6, 36.4, 24.9, 28.9, 36.6, 19.9, 
26.1, 30.1, 36.7, 13.6, 17.6, 22.6, 24.7, 13.3, 19.7, 24.7), 
    Batch = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 
    6L, 6L, 6L), Set = c("PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", 
    "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", 
    "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", 
    "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", 
    "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", "PRB_HTA", 
    "PRB_HTA", "PRB_HTA"), Train = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), Platform = c("HTA20", 
    "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", 
    "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", 
    "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "HTA20", "GSE113966", "GSE113966", 
    "GSE113966", "GSE113966", "GSE113966", "GSE113966", "GSE113966", "GSE113966", "GSE113966", 
    "GSE113966")), row.names = c(NA, 30L), class = "data.frame")

我的尝试：

hclustfunc <- function(x) hclust(x, method="complete")
distfunc <- function(x) as.dist((1-cor(t(x)))/2)
d <- distfunc(persons_df)
fit <- hclustfunc(d)

我更新的尝试：

library(rgl)
library(car)
scatter3d(x = PC1, y = PC2, z = PC3, surface = FALSE, groups = as.factor(clusters),  surface.col = cluster.colors, col = cluster.colors, xlab="PC1",ylab="PC2",zlab="PC3")

基本上，我想查看属于不同批次（或组）的数据点（又称行），并希望通过“组”属性对其进行着色。我只是想看看如果我们按不同的年龄类别，不同的批次和不同的平台对数据点进行分组，它们之间的相似之处

我正在考虑使用kmeans，PCA，其他方法可以为我提供可以在3D绘图中可视化的不同组件，但这对我来说不是很直观，如何在R中做到这一点？

所需的情节：

我想获得3D图，如下所示：

谁能指出我该怎么做呢？有什么方法可以聚类我的数据并在R中的3D图中将其可视化？有什么想法吗？谢谢

更新：最简单的事情可能是可能的：

首先，我不想让解决方案变得太复杂，我只想将属于不同批次，平台和年龄类别（我使用findInterval(persons_df$ages, c(10,20,30,40,50))）的数据点（又称为每一行）进行分组。有什么办法可以在R中做到这一点？

Answer 1

编辑 - 添加了用于混合数据聚类的 k 模式方法。

您也可以考虑plotly3d 绘图。这是一个数据示例，其中我为批次、平台和 10 年期限的每个现有组合定义了组。在绘图中，这些被分配了不同的颜色，您可以双击组图例来切换外观。您需要修改更大的数据，例如您可以从分组中删除 Platform，因为它已经映射到 z。

library(plotly); library(dplyr); library(RColorBrewer)
age_group = 10
phenDat %>% 
  mutate(group = paste(Batch, Platform, "age", 
                       floor(GA/age_group)*age_group, "-", 
                       floor(GA/age_group)*age_group + age_group - 1)) %>%
plot_ly(x = ~GA, y = ~Set, z = ~Platform, color = ~group) %>%
  add_markers(marker = list(size = 2,
                            color = colorRampPalette(brewer.pal(11,"Spectral"))(10))) %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = "GA"),
                      yaxis = list(title = "Set"),
                      zaxis = list(title = "Platform")))

至于给定混合数据的聚类，这是一种使用klaR包kmodes函数的方法，它似乎在这里创建了合理的结果：

phenDat %>%
  bind_cols(cluster = klaR::kmodes(phenDat, 6)[["cluster"]] %>% as.character) %>%
  plot_ly(x = ~GA, y = ~Set, z = ~Platform, color = ~cluster) %>%
  add_markers(marker = list(size = 5)) %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = "GA"),
                      yaxis = list(title = "Set"),
                      zaxis = list(title = "Platform")))