Analiza cluster în R

Analiza Cluster

Variabilele folosite in model:

Nume - Numele modelului

ID - ID-ul modelului

CC - Capacitatea cilindrica

Putere - Puterea maxima a motorului in CP

PutereRPM - Numarul de rotatii pe minut la care se atinge puterea maxima

Cuplu - Cuplul maxim al motorului in NM

CupluRPM - Numarul de rotatii pe minut la care se atinge cuplul maxim

Ampatament - Distanta intre axele osiilor (intre roti)

Lungime - Lungimea autovehiculului

Latime - Latimea autovehiculului

Inaltime - Inaltimea autovehiculului

Greutate - Greutatea declarata a autovehiculului calculata de producator cu sofer si combustibil

GreutateMaxima - Greutatea maxima admisa a autovehiculului

Acceleratie - Timpul de acceleratie de la 0 la 100 km/h masurat in secunde

VitezaMaxima - Viteza maxima a autovehiculului

Consum - Consumul de combustibil in litrii pe 100 km parcursi

Citirea datelor din fisier:

masini<-read.table("Date.csv",header=TRUE, sep=",")

masini

View(masini)

1. Reprezentarea grafica a tarilor in functie de doi dintre indicatori

plot (PUTERE~CUPLU, masini)

with(masini, text(PUTERE~CUPLU, labels=NUME, pos=4, cex=.7))

2. Se creeaza un dataframe cu variabile numerice

Y <- masini[,3:13]

rownames(Y, do.NULL = TRUE, prefix = "row")

rownames(Y)<- masini$NUME

View(Y)

3. Standardizam observatiile in vederea aplicarii analizei cluster

standardize <- function(x) {(x - mean(x))/sd(x)}

Y_std <-apply(Y,2,standardize)

4. Calculam distantele dintre obiecte

distance <- dist(as.matrix(Y_std))

fviz_dist(distance, gradient = list(low = "white", mid = "grey", high = "black"))