########################################################################################### # 4 whiskey ########################################################################################### originale<-read.table("Dataset_four_whiskeys.txt", header=TRUE,sep="\t") dataset<-as.matrix(originale[,-c(1:2)]) Type<-originale$type #-- Normalizzazione #-- Kmeans selezione numero cluster #-- Aggiunta della colonna di numero Cluster scelti al dataset iniziale ################################ #-- Riduzione del numero di variabili con PCA #-- Per raggruppamento in base alle prime 3 PC: datasetPCA<-PCA$x[,c(1:3)] #-- Applicare kmeans con lo stesso numero di cluster individuati sopra: #-- Plot scores #-- a colori