如何将原始数据标签关联到K-means聚类以实现可视化标注

要在fviz_cluster生成的聚类图里用type列的内容标注每个点，直接在函数中指定labels参数即可，还能通过geom参数控制显示点和标签的组合，具体修改你的代码如下：

library(factoextra)
type<-c(rep("occurrence",3),rep("random",3)) 
water<-c(18.8,rep(17.2,4),16.6) 
barren<-c(3.34,rep(3.20,4),3.21) 
evergreen<-c(75.5,rep(72.2,4),77.8) 
mixed<-c(0.461,rep(0.457,4),0.459) 
test_frame<-data.frame(type,water,barren,evergreen,mixed) 

cluster_test<-test_frame[,2:4] 
kc_test<-kmeans(cluster_test,2) 

# 修改后的可视化代码
fviz_cluster(kc_test, data = cluster_test, 
             labels = test_frame$type,  # 指定用type列的内容作为点的标签
             geom = c("point", "text"), # 同时显示散点和标签，仅需标签可设为geom="text"
             labelsize = 5,             # 调整标签显示大小
             label.color = test_frame$type) # 让标签颜色和type类别对应

关键参数说明 #

• labels = test_frame$type：直接将每个点的默认ID标签替换成对应的occurrence或random
• geom：控制图中元素类型，c("point", "text")兼顾散点分布和标签标注，按需选择即可
• label.color：让不同类型的标签呈现不同颜色，更直观区分两类点的聚类分布

内容的提问来源于stack exchange，提问作者a_kent