#### Stochastik IV, Übungsblatt 8

### Aufgabe 4

# Einlesen der Daten und Einbinden in Suchpfad

data.crabs <- 
read.table("D:/Univ Augsburg/Lehre/SS07/VO_MultiVar/Datensaetze/crabs.txt",
head = TRUE, sep = "\t", quote = "")

attach(data.crabs)

crabs <- data.crabs[, 4:8]  # die fünf morphologischen Messvariablen

## Teilaufgabe (a) 

# k-means 4-Clusterlösung, basierend auf Originaldaten

crabs.km <- kmeans(crabs, 4)

# Scatterplot-Matrix

pairs(crabs, 
      main = "Scatterplot-Matrix mit eingefärbter 4-Clusterlösung nach k-means
(Originaldaten als Ausgangsdaten für Clusteranalyse)",
      cex = 1.25, col = crabs.km$cluster, pch = ((sp - 1) + (2 * (sex - 1)) + 1))

title(sub = "Blue Male: Kringel; Blue Female: +; Orange Male: Dreieck; Orange Female: x", 
      cex.sub = .75)

# NOTIZ: "Blue Male": pch=1; "Blue Female": pch=3; "Orange Male": pch=2; "Orange Female": pch=4

## Teilaufgabe (b) 

# Hauptkomponentenanalyse (basierend auf Kovarianzmatrix)

crabs.pca <- princomp(crabs)

# k-means 4-Clusterlösung, basierend auf Scores auf zweiter und dritter Hauptkomponente

crabs.pca.km <- kmeans(crabs.pca$scores[, 2:3], 4)

# Scatterplot-Matrix 

windows()

pairs(crabs, 
      main = "Scatterplot-Matrix mit eingefärbter 4-Clusterlösung nach k-means
(Scores auf zweiter und dritter Hauptkomponente als Ausgangsdaten für Clusteranalyse)",
      cex = 1.25, col = crabs.pca.km$cluster, pch = ((sp - 1) + (2 * (sex - 1)) + 1))

title(sub = "Blue Male: Kringel; Blue Female: +; Orange Male: Dreieck; Orange Female: x", 
      cex.sub = .75)