r - 针对另一个分类变量绘制分类变量

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)是否定义了相似的聚类。我的聚类被定义为数据框中的分类因素(分类变量)。

如果我使用 plot()，x 是分类变量，y 是连续变量，我得到一个 箱线图。如果我这样做但 y 是另一个分类变量，我会得到一些奇怪的 条形图(下图)。如何解读这部剧情之王？

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，其余的如果聚类不一定相同是不同聚类运行的结果。

编辑:使用的代码是plot(df$category1, df$category2)

Answer 1

当x 和y 都是因子时，plot 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)

尽管这看起来与您的情节有些不同。