Matlab : k-means法利用(2)

Matlabを使ってk-means法をもう少しやってみます。

(1) k-means法 Centroidの取得
k-means法で得られるCentroidも取得しておきます。
[grp,C] = kmeans(statsNorm,3,'Replicates',5);
Cを見てみると下記のようになっています。

(2) parallelcoordsを使って可視化
parallelcoords(statsNorm,'Group',grp);

parallelcoords(C,'Group',1:3);

グループがどのような性質を持っているかわかりやすい。
1/4分位点をのせてみる
parallelcoords(statsNorm,'Group',grp,'Quantile',0.25);

(3) k-meansで得られた結果のクロス集計
アップロードしたエクセルファイルに袋井か浅羽を区別する語句をのせます。列名はregionとします。

これをもう一度アップロードして、読み込みます。

data1 = readtable("jinkouH290430.xlsx");
このままだとカテゴリになっていないので、カテゴリにします。
data1.region = categorical(data1.region);

yCatとしてカテゴリだけ抜き出します。yCat = data1{:,[15]};

クロス集計します。

counts = crosstab(grp,yCat);

 グラフをかきます。
 bar(counts,'stacked');

区分を追加しておきます。

 以上です。