MDS: Escalonamento multidimensional (MDS).

View source: R/MDS.R

MDSR Documentation

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

MVar.pt documentation built on June 22, 2024, 9:34 a.m.