Cluster: Analise de cluster.

Description Usage Arguments Value Author(s) References Examples

View source: R/Cluster.R

Description

Realiza analise de cluster hierarquico e nao hierarquico em um conjunto de dados.

Usage

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Cluster(Data, Hierarquico = TRUE, Analise = "Obs", CorAbs = FALSE, 
        Normaliza = FALSE, Distance = "euclidean", Metodo = "complete", 
        Horizontal = FALSE, NumGrupos = 0)

Arguments

Data

Dados a serem a analizados.

Hierarquico

Agrupamentos hierarquicos (default = TRUE), para agrupamentos nao hierarquicos (metodo K-Means), somente para caso Analise = "Obs".

Analise

"Obs" para analises nas observacoes (default), "Var" para analises nas variaveis.

CorAbs

Matriz de correlacao absoluta caso Analise = "Var" (default = FALSE).

Normaliza

Normalizar os dados somente para caso Analise = "Obs" (default = TRUE).

Distance

Metrica das distancias caso agrupamentos hierarquicos: "euclidean" (default), "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" ou "minkowski". Caso Analise = "Var" a metrica sera a matriz de correlacao, conforme CorAbs.

Metodo

Metodo para analises caso agrupamentos hierarquicos: "complete" (default), "ward.D", "ward.D2", "single", "average", "mcquitty", "median" ou "centroid".

Horizontal

Dendograma na horizontal (default = FALSE).

NumGrupos

Numero de grupos a formar.

Value

Varios graficos.

TabRes

Tabela com as similaridades e distancias dos grupos formados.

Groups

Dados originais com os grupos formados.

ResGroups

Resultados dos grupos formados.

SQT

Soma do quadrado total.

MatrixD

Matriz das distancias.

Author(s)

Paulo Cesar Ossani

Marcelo Angelo Cirillo

References

MINGOTI, S. A. Analise de dados atraves de metodos de estatistica multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: UFMG, 2005. 297 p.

FERREIRA, D. F. Estatistica Multivariada. 2a ed. revisada e ampliada. Lavras: Editora UFLA, 2011. 676 p.

RENCHER, A. C. Methods of Multivariate Analysis. 2th. ed. New York: J.Wiley, 2002. 708 p.

Examples

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data(DataQuan) # conjunto de dados quantitativos

Dat <- DataQuan[,2:8]

rownames(Dat) <- DataQuan[1:nrow(DataQuan),1]

Res <- Cluster(Dat, Hierarquico = TRUE, Analise = "Obs", CorAbs = FALSE, 
       Normaliza = FALSE, Distance = "euclidean", Metodo = "ward.D", 
       Horizontal = FALSE, NumGrupos = 2)

print("Tabela com as similaridades e distancias:"); Res$TabRes
print("Grupos formados:"); Res$Groups
print("Tabela com os resultados dos grupos:"); Res$ResGroups
print("Soma do quadrado total:"); Res$SQT
print("Matriz de distancias:"); Res$MatrixD 

write.table(file="TabelaSimilaridade.csv", Res$TabRes, sep=";",dec=",",row.names = FALSE) 
write.table(file="DadosAgrupados.csv", Res$Groups, sep=";",dec=",",row.names = TRUE) 
write.table(file="ResultadosGrupos.csv", Res$ResGroups, sep=";",dec=",",row.names = TRUE) 

MVar.pt documentation built on Nov. 23, 2017, 5:04 p.m.