• Clustering » aide couleur cluster factoextra uniformiser les couleurs
bonjour,
J'ai suivis un des articles disponibles sur la plateforme qui m'a permis de regrouper mes données en classes après une ACP, avec les fonctions fviz_dend, fviz_cluster du package facoextra.
Mon soucis vient du fait que bien que je choisisse la même palette de couleur dans chacune de ces fonctions, les couleurs des clusters ne correspondent pas d'une figure à l'autre. Ceci peut paraître anodin mais quand on veut regarder et synthétiser l'information contenue dans les deux figures cela devient vite embêtant.
Quelqu'un aurait il une solution ?
liens de l'article : http://www.sthda.com/french/articles/38-methodes-des-composantes-principales-dans-r-guide-pratique/78-classification-hierarchique-sur-composantes-principales-l-essentiel/#com190]
et voici mon code
remove (list=ls())
##importation du tableau (nom des individus en col 1, /!\ au doublon)#
nom="Mesures Morphologiques à maturité#utilisé pour nommer les figures
fichier= "Data_mat.csv"#nom du fichier csv
tab=read.csv2(fichier)
str(tab)
###ACP#####
res.pca <- PCA(tab,graph = F)
####clustering####
res.hcpc <- HCPC(res.pca, graph = F)
#dendrogram
x11()
fviz_dend(res.hcpc,
cex = 0.7, # Taille du text
palette("Set1"), # Palette de couleur ?ggpubr::ggpar
rect = TRUE, rect_fill = TRUE, # Rectangle autour des groupes
rect_border = , # Couleur du rectangle
labels_track_height = 0.8, # Augment l'espace pour le texte
main = paste("dendrogram selon l'ACP des",nom))
#projection + clustering
x11()
fviz_cluster(res.hcpc,axes = c(1,2),
repel = TRUE, # Evite le chevauchement des textes
show.clust.cent = TRUE, # Montre le centre des clusters
palette("Set1"), # Palette de couleurs, voir ?ggpubr::ggpar
ggtheme = theme_minimal(),
main = paste("clustering selon l'ACP (1/2) des",nom)
)
Tout le clustering fonctionne comme il faut, il me manque juste la commande pour changer l'ordre des couleurs
Merci d'avance
J'ai suivis un des articles disponibles sur la plateforme qui m'a permis de regrouper mes données en classes après une ACP, avec les fonctions fviz_dend, fviz_cluster du package facoextra.
Mon soucis vient du fait que bien que je choisisse la même palette de couleur dans chacune de ces fonctions, les couleurs des clusters ne correspondent pas d'une figure à l'autre. Ceci peut paraître anodin mais quand on veut regarder et synthétiser l'information contenue dans les deux figures cela devient vite embêtant.
Quelqu'un aurait il une solution ?
liens de l'article : http://www.sthda.com/french/articles/38-methodes-des-composantes-principales-dans-r-guide-pratique/78-classification-hierarchique-sur-composantes-principales-l-essentiel/#com190]
et voici mon code
remove (list=ls())
##importation du tableau (nom des individus en col 1, /!\ au doublon)#
nom="Mesures Morphologiques à maturité#utilisé pour nommer les figures
fichier= "Data_mat.csv"#nom du fichier csv
tab=read.csv2(fichier)
str(tab)
###ACP#####
res.pca <- PCA(tab,graph = F)
####clustering####
res.hcpc <- HCPC(res.pca, graph = F)
#dendrogram
x11()
fviz_dend(res.hcpc,
cex = 0.7, # Taille du text
palette("Set1"), # Palette de couleur ?ggpubr::ggpar
rect = TRUE, rect_fill = TRUE, # Rectangle autour des groupes
rect_border = , # Couleur du rectangle
labels_track_height = 0.8, # Augment l'espace pour le texte
main = paste("dendrogram selon l'ACP des",nom))
#projection + clustering
x11()
fviz_cluster(res.hcpc,axes = c(1,2),
repel = TRUE, # Evite le chevauchement des textes
show.clust.cent = TRUE, # Montre le centre des clusters
palette("Set1"), # Palette de couleurs, voir ?ggpubr::ggpar
ggtheme = theme_minimal(),
main = paste("clustering selon l'ACP (1/2) des",nom)
)
Tout le clustering fonctionne comme il faut, il me manque juste la commande pour changer l'ordre des couleurs
Merci d'avance
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