MDS: Escalonamento multidimensional (MDS).

In MVar.pt: Analise multivariada (brazilian portuguese)

Escalonamento multidimensional (MDS).

Description

Realiza o escalonamento multidimensional (MDS) em um conjunto de dados.

Usage

MDS(data, distance = "euclidean", title = NA, xlabel = NA,  
    ylabel = NA, posleg = 2, boxleg = TRUE, axes = TRUE, 
    size = 1.1, grid = TRUE, color = TRUE, linlab = NA, 
    class = NA, classcolor = NA, savptc = FALSE, width = 3236, 
    height = 2000, res = 300)

Arguments

data	Dados a serem analizados.
distance	Metrica das distancias: "euclidean" (default), "maximum", "manhattan", "canberra", "binary" ou "minkowski".
title	Titulo do grafico, se nao for definido assume texto padrao.
xlabel	Nomeia o eixo X, se nao for definido assume texto padrao.
ylabel	Nomeia o eixo Y, se nao for definido assume texto padrao.
posleg	0 sem legenda, 1 para legenda no canto superior esquerdo, 2 para legenda no canto superior direito (default), 3 para legenda no canto inferior direito, 4 para legenda no canto inferior esquerdo.
boxleg	Coloca moldura na legenda (default = TRUE).
axes	Coloca eixos nos graficos (default = TRUE).
size	Tamanho dos pontos no grafico .
grid	Coloca grade nos graficos (default = TRUE).
color	Graficos coloridos (default = TRUE).
linlab	Vetor com os rotulos para as observacoes.
class	Vetor com os nomes das classes dos dados.
classcolor	Vetor com as cores das classes.
savptc	Salva as imagens dos graficos em arquivos (default = FALSE).
width	Largura do grafico quanto savptc = TRUE (defaul = 3236).
height	Altura do grafico quanto savptc = TRUE (default = 2000).
res	Resolucao nominal em ppi do grafico quanto savptc = TRUE (default = 300).

Value

Grafico de escalonamento multidimensional.

mtxD	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.

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

Examples

data(iris) # conjunto de dados

data <- iris[,1:4]

cls <- iris[,5] # classe dos dados

md <- MDS(data = data, distance = "euclidean", title = NA, xlabel = NA,  
          ylabel = NA, posleg = 2, boxleg = TRUE, axes = TRUE, color = TRUE,  
          linlab = NA, class = cls, classcolor = c("goldenrod3","gray53","red"),
          savptc = FALSE, width = 3236, height = 2000, res = 300)

print("Matriz das distancias:"); md$mtxD

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