换个代码绘制代码R自带的数据集iris 列出了3个物种(specie) 的萼片长(sepal.lngth)、曹片宽(spal. width)、花瓣长(ptal.length).花瓣宽(petalwidth) 4个变量的各50个样本数据热图

好的，你可以使用下面的代码来绘制iris数据集的聚类图： ```R # 加载必要的包 library(ggplot2) library(dplyr) library(cluster) # 加载iris数据集 data(iris) # 选择特定的变量和物种 iris_subset <- iris %>% filter(Species %in% c("setosa", "versicolor", "virginica")) %>% select(Species, Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width) # 对数据进行聚类 iris_cluster <- iris_subset %>% select(-Species) %>% scale() %>% dist() %>% hclust() # 绘制聚类图 ggplot(iris_subset, aes(x = Species, y = Petal.Length, color = as.factor(iris_cluster$clusters))) + geom_point(size = 3) + scale_color_manual(values = c("red", "blue", "green")) + labs(title = "Iris Clustering", x = "Species", y = "Petal Length") + theme_minimal() ``` 这个代码首先加载了必要的包，然后从iris数据集中选择了特定的变量和物种。接下来，对数据进行了聚类，然后绘制了聚类图。聚类图上的颜色表示聚类结果，可以使用 `scale_color_manual` 函数来自定义颜色。最后，添加标题、轴标签和主题等，使图表更加美观易懂。

在R中绘制按species分组的雷达图，可以使用`ggplot2`包。以下是详细的步骤和代码示例： 1. **安装并加载必要的包**： ```R install.packages("ggplot2") # 如果尚未安装ggplot2包 library(ggplot2) library(dplyr) ``` 2. **加载数据集**： ```R data(iris) ``` 3. **数据预处理**： 为了绘制雷达图，需要将数据转换为长格式。 ```R iris_long <- iris %>% pivot_longer(cols = c(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width), names_to = "variable", values_to = "value") ``` 4. **绘制雷达图**： 使用`ggplot2`绘制雷达图。 ```R ggplot(iris_long, aes(x = variable, y = value, group = Species, color = Species)) + geom_polygon(fill = NA) + coord_polar() + theme_minimal() + labs(title = "Iris Species Radar Chart", x = "Variable", y = "Value") ``` 完整的代码如下： ```R # 安装并加载必要的包 install.packages("ggplot2") # 如果尚未安装ggplot2包 library(ggplot2) library(dplyr) # 加载数据集 data(iris) # 数据预处理 iris_long <- iris %>% pivot_longer(cols = c(Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width), names_to = "variable", values_to = "value") # 绘制雷达图 ggplot(iris_long, aes(x = variable, y = value, group = Species, color = Species)) + geom_polygon(fill = NA) + coord_polar() + theme_minimal() + labs(title = "Iris Species Radar Chart", x = "Variable", y = "Value") ```