龙君蛋君
2015年5月24日
1.背景介绍
最近公司在用R 建模，老板要求用shiny 展示结果，建模的过程中用到诸如kmean聚类，时间序列分析等方法。由于之前看过一篇讨论kmenas聚类针对某一特定数据类型，聚类结果非常不靠谱的文章，于是这个周末突发奇想，用shiny可交互的展示kmeans聚类中的坑。。。这篇博文就当是记录学习shiny和加深对kmeans、层次聚类的理解吧。
2.知识引用与学习
2）Shiny Gallery-This gallery contains useful examples to learn from
3.代码与图形展示
一个完整的shiny app 包含两个.R文件，ui.R和server.R。园主大人的这篇文章Shiny的架构浅析解释的很详细，可帮助理解shiny。
part 1 : ui.R
library(shiny)
library(dplyr)
library(broom)
shinyUI(
pageWithSidebar(
# Application title
headerPanel("kmeans VS hclust"),
sidebarPanel(
numericInput('n', 'Number of obs', 500 ,min=200 ,max=1000),
selectInput("type", "Select a clust approach:",c("kmeans","hclust"),"kmeans") ),
mainPanel(plotOutput("plot"))
)
)
part 2 : server.R
library(shiny)
library(dplyr)
library(broom)
shinyServer(function(input, output,session) {
#----data 1 for kmeans clust----
set.seed(500)
selectedData <- reactive({ rbind(
data_frame(x = rnorm(input$n), y = rnorm(input$n)),
data_frame(r = rnorm(input$n, 5, .25), theta = runif(input$n, 0, 2 * pi),
x = r * cos(theta), y = r * sin(theta)) %>%
dplyr::select(x, y)
)
})
#----data2 for hclust use----
selectedData_clust <- reactive({
cbind(selectedData(),hclust_assignments=selectedData() %>% dist() %>% hclust(method = "single") %>% cutree(2) %>% factor()%>%as.data.frame()
)
}) #-----plot-----
output$plot <- renderPlot({ switch(input$type,
"kmeans" =( plot(selectedData(),
col = kmeans(selectedData(),2)$cluster,
pch = 20, cex = 1)
), "hclust" = (plot(selectedData_clust()[,1:2],
col = selectedData_clust()[,3],
pch = 20, cex = 1)
)
)
})
#----end---
})
先解释下，用k-means进行聚类，常常假定数据是球状的，code中生成的数据集是非球状的，以便证明kmeans针对这种非球状数据集，会给出坑爹的结果。参考大数据分析之——k-means聚类中的坑。
part 3 ：看图，也就是shiny的展示。
图1－kmeans聚类：
图2－hclust聚类(Hierarchical Clustering)：
明显这种数据集，用层次聚类得出的结果才是正确的。
4.总结
1）要勤写博客，不能太懒！
2）Shiny Gallery-This gallery contains useful examples to learn from 这里有很多shiny 的例子，学习shiny的绝佳之地。
3）再推荐一个博客，r-bloggers 最前沿的R资讯分享，hadley都在上面写文章的哦！
4）Rstudio 真是个伟大的公司，开发了那么多好用，好玩的东西。
以上。